Sosyal medya mesajlarında müşteri memnuniyetinin fuzzy sentiment analizi ile ölçülmesi
Measuring the customer satisfaction via fuzzy sentiment analysis on social media messages
- Tez No: 423397
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu tez çerçevesinde, Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine) (SVM), Multimomial Naif Bayes (MNB), K En yakın Komşu (KNN),Fuzzy K En Yakın Komşular (Fuzzy K Nearest Neighbors (FNN)), Fuzzy – Kaba K En Yakın Komşular (Fuzzy-Rough K Nearest Neighbors(FRNN)), Fuzzy Sahiplik En Yakın Komşular (Fuzzy Ownership Nearest Neighbors (FRNN-O)), Fuzzy Kaba EnYakın Komşular- Fuzzy Kaba Kümeler (FRNN-FRS), Fuzzy Hibrit SVM MNB, Fuzzy Hibrit SVM KNN, Fuzzy Hibrit MNB KNN ve Fuzzy Hibrit SVM MNB(FSM) sınıflandırıcıları kullanılarak Fuzzy Sentiment Analizi (FSA) gerçekleştirilmektedir. Tez, işletmelerin sürdürülebilirliklerini sağlamak için, müşteri memnuniyetinin ve sadakatinin sağlanması amacına hizmet edecek, bir katkı sunmayı amaçlamaktadır. İletişim çağında değişen ve ana akım medyadan daha etkili hale gelen en güncel ve özgür haber alma kanalı olan Sosyal medyadaki mesajlara, fuzzy sentiment analizi uygulayarak, bu mesajların, müşterilerin hangi konudaki memnuniyetsizliklerini içerdiğini tespit etmek, bu çalışmanın temel hedefidir. Bunun için öncelikle müşteri memnuniyeti kavramı üzerine bir araştırma yapıldı ve müşteri memnuniyetini / memnuniyetsizliğini oluşturan temel etkenler 5 sınıfa ayrıldı. Sonrasında şikayetvar.com sitesinden alınan 2567 adet mesaj içeriğinin, 5 şikayet sınıfından en uygun olanına atanmasıyla, öğrenme veri kümesi oluşturuldu. Daha sonra, FSA uygulanarak, bu veri kümesi otomatik olarak müşteri memnuniyeti sınıflarına ayrılması denendi ve sonuçların performansı Sentiment Analizi sonuçlarıyla karşılaştırıldı.
Özet (Çeviri)
In this thesis we have used Support Vector Machine(SVM), Multinomial Naive Bayes (MNB), K Nearest Neighbor (KNN), Fuzzy KNN(FNN), Fuzzy Rough K Nearest Neighbors(FRNN), Fuzzy Ownership KNN(FRNN-O), Fuzzy Rough NN – Fuzzy Rouh Set (FRNN-FRS), Fuzzy Hybrit SVM KNN Fuzzy Hybrit MNB KNN, Fuzzy Hybrite SVM MNB KNN and Fuzzy Hybrite SVM MNB (FSM) classifiers for implementing FSA. The main aim of this dissertation is contributing about Providing the customer satisfaction and loyalty for brands in order to guarantee their sustainability. In other words the main target of this disertation is applying fuzzy sentiment analysis on changing and challenging modern new intelligence channel Social Media Messages to detect the type of customer dissatisfaction. Fort his aim firstly the concept of customer satisfaction / dissatisfaction has been researched. After this, the factors which causes customer satisfaction / dissatisfaction, divided into 5 classes. Subsequently 2567 of şikayetvar.com messages (The complaints of customers about product / service is in the content of this messages) and coded them into 5 classes manually. After this we implement the FSA and classify the messages into classes automatically with FSA. Eventually we compare the FSA Performance with Sentiment Analysis's results.
Benzer Tezler
- Sağlık sektöründe müşteri memnuniyeti ve duygu analizi: Bir Twitter Örneği
Customer satisfaction and sentiment analysis in the health sector: A Twitter example
İLHAMİ ARDA DİKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İletişim Bilimleriİstanbul Bilgi ÜniversitesiPazarlama İletişimi Bilim Dalı
PROF. DR. BERİL DURMUŞ
- Dijital pazarlama reklamlarının dijital pazarlama araçlarının özelliklerine göre değerlendirilmesi: Kırgızistan'da bir araştırma
Evaluation of digital marketing advertisements according to the characteristics of digital marketing tools: A research in Kyrgyzstan
GULKAİYR HAKVERDİ
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SONAY ZEKİ AYDIN
- Sosyal ağlar üzerinden yürütülen kurumsal izlenim yönetim taktikleri: Türkiye'deki GSM operatörleri üzerinde uygulama
Organizational impression management tactics conducted on social networks: Analysis on Turkish GSM operators
METİN YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2018
İşletmeİstanbul Kültür Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK ARSUN YÜKSEL
- Yeni medyada kurumsal sosyal sorumluluk: Türkiye'deki GSM operatörleri üzerine bir araştırma
Corporate social responsibility in new media: A research on GSM operators in Turkey
YARKIN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İletişim Bilimleriİstanbul Aydın ÜniversitesiYeni Medya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YENĞİN
- Karar verme sürecinde sosyal medya fenomenlerinin etkisi
The effect of social media influencer on decision making process
ZÜLAL OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER GÜZEL