Toplum 5.0 bağlamında Yapay Zeka'ya karşı tutumların duygu analizi yaklaşımı ile belirlenmesi
Examining attitudes towards artificial intelligence in the context of society 5. 0 using sentiment analysis methodology
- Tez No: 1013646
- Danışmanlar: PROF. DR. MİNE ŞENEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Ses duygu analizi, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Speech emotion analysis, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojik gelişmelerle birlikte insanlık, Toplum 5.0 olarak adlandırılan yeni bir döneme geçiş yapmıştır. Japonya kökenli bu yaklaşım, yapay zekâ ve dijital teknolojilerin entegrasyonu ile insan yaşamını daha sürdürülebilir ve verimli hale getirmeyi amaçlamaktadır. Yapay zekâ, insan zekâsını taklit eden ve öğrenme yeteneğine sahip sistemler olarak tanımlanmakta olup günümüzde tarım, sağlık, savunma, sinema, sosyal medya ve yazılım gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada Twitter verileri üzerinden duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Veriler Python tabanlı Snscrape kütüphanesi ile elde edilmiş ve ön işleme süreçlerinden geçirilmiştir. Türkçe metinlerin sınıflandırılmasında önceden eğitilmiş BERT modeli transfer öğrenme yaklaşımıyla kullanılmıştır. Ayrıca Multinomial Naive Bayes, Logistic Regression, Linear SVM ve Ensemble yöntemleri uygulanarak performans karşılaştırması yapılmıştır. Modelin genellenebilirliği 10 katlı çapraz doğrulama yöntemi ile test edilmiş; performans değerlendirmesinde doğruluk, precision, recall, F1-skoru, karışıklık matrisi ve ROC-AUC analizlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen bulgular, BERT modelinin duygu analizi kapsamında başarılı ve güvenilir sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Araştırmanın amacı, Toplum 5. 0 bağlamında bireylerin yapay zekâya yönelik duygu ve bilgi düzeylerini analiz ederek toplumsal açıdan fayda sağlamaktır.
Özet (Çeviri)
With technological advancements, humanity has transitioned into a new era referred to as Society 5. 0. Originating in Japan, this approach aims to make human life more sustainable and efficient through the integration of artificial intelligence and digital technologies. Artificial intelligence is defined as systems that imitate human intelligence and possess learning capabilities, and it is currently utilized in many fields such as agriculture, healthcare, defense, cinema, social media, and software development. In this study, sentiment analysis was conducted using Twitter data. The data were collected using the Python-based Snscrape library and processed through various preprocessing steps. For the classification of Turkish texts, a pre-trained BERT model was employed using a transfer learning approach. In addition, Multinomial Naive Bayes, Logistic Regression, Linear SVM, and Ensemble methods were applied, and their performances were comparatively evaluated. The generalizability of the models was tested using 10-fold cross-validation. Performance evaluation was carried out using accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, and ROC-AUC analyses. The findings indicate that the BERT model produces successful and reliable results in the context of sentiment analysis. The main objective of this research is to provide societal benefits by analyzing individuals' emotional responses and knowledge levels regarding artificial intelligence within the framework of Society 5. 0.
Benzer Tezler
- Yapay zeka ve gökdelen tasarımı
Artificial intelligence and skyscraper design
ŞELALE ELÇİN SUNGUR DÖLGEN
Doktora
Türkçe
2023
MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT TURGAY ARPACIOĞLU
- Kentsel alanlardaki fiziksel ve sosyoekonomik belirleyicilerin çocuk sağlığına etkilerinin CBS ile araştırılması
Investigating the effects of physical and socio-economic determinants on children health through GIS
ASLI KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK