Hizmet sektörü için Twitter (X) analitiği: Ev ve işyerine yemek siparişi üzerine bir uygulama
Twitter (X) analytics for the service sector: An application on ordering meal to home and offices
- Tez No: 844539
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ARIKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 231
Özet
Her konuyla ilgili görüşün dolaşımda olduğu Twitter (yeni ismiyle“X”), işletmelerin kendi ürün ve hizmetlerinin kalitesi konusunda da müşteri görüşlerine ulaşabilecekleri bir kaynaktır. Bu kaynaktan faydalanabilmek için, amaca uygun analiz yöntemleri kullanılmalıdır. Twitter sahip olduğu uygulama özellikleri ve üst verisi ile tanımlayıcı, içerik ve ağ analizi olmak üzere üç tür analizin yapılmasına imkan verir. Çalışmada bu üç tür analiz, eve / işyerine çevrimiçi yemek siparişi konusunda bir yıllık (1 Ocak-31 Aralık 2020) döneme ait toplam 35 428 tweet cümlesi üzerinde uygulanmıştır. Pandemi dönemini de kapsayan veri setinin analizleri sonucunda, pandemi dönemi ve sonrasına yönelik analiz ve değerlendirmeler yapılmıştır.Veri setinin tanımlayıcı analizleri kapsamında Twitter Veri Seti İçeriğinin Tanımlayıcı Analiz ile Keşfi olarak adlandırılan bir model oluşturulmuştur. Bu safhada özellikle veri setinin analiz sonuçlarını olumsuz etkileyen, reklam gibi içeriklerin ayıklanmasına yönelik yöntemler önerilmiştir. İçerik analizi bölümünde veri setinin, sözlük tabanlı ve makine öğrenmesi yöntemlerinin hibrit kullanımı ile duygu sınıflandırması ve ürün-hizmet sistemleri sınıflandırması yapılmıştır. Söz konusu sınıflandırmalar için, temel ve güçlendirilmiş olarak adlandırılan duygu ve ürün-hizmet sistemleri sözlükleri geliştirilmiştir. Alana özel bu sözlüklerin hazırlanması için, metin sınıflandırmanın önemli problemlerinden yüksek boyutluluğun indirgenmesi ve ayırt ediciliği yüksek özelliklerin seçilmesine yönelik öneriler geliştirilmiştir. Üçüncü analiz türünde, çevrimiçi sosyal ağ yapısı üzerinde etkili kullanıcıların ve ağdaki toplulukların tespiti ve analizi yapılmıştır. Ağ analizinde, ağın yerel ve küresel özelliklerini kullanan merkezilik derecelerinin hibrit kullanımı için yöntem önerilmiştir.Çalışma, çevrimiçi yemek siparişi alanındaki veri setinin aynı anda üç farklı analiz türü ile ele alındığı Türkçe literatürdeki ilk çalışmadır. Çalışmanın, her üç analize yönelik önerileri, alana özel hazırlanan sınıflandırma sözlük ve modelleri ile literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Twitter (now called“X”), where opinions on every subject are in circulation, is a source where businesses can access customer opinions on the quality of their products and services. In order to benefit from this resource, appropriate analysis methods should be used. With its application features and metadata, Twitter allows for three types of analysis: descriptive, content, and network analysis. In this study, these three types of analysis are applied to a total of 35 428 tweet sentences for a one-year period (January 1–December 31, 2020) on the subject of online food ordering from home or the workplace. As a result of the analysis of the data set, including the pandemic period, analyses and evaluations are made for the pandemic period and beyond. Within the scope of the descriptive analysis of the dataset, a model called Exploration of Twitter Dataset Content with Descriptive Analysis is constructed. At this stage, methods have been proposed to remove content, such as advertisements, that negatively affects the analysis results of the data set. In the content analysis section, sentiment classification and product-service systems classification of the dataset are performed with the hybrid use of lexicon-based and machine learning methods. For these classifications, lexicons of sentiment and product-service systems, called basic and boosted, have been developed. In order to prepare these domain-specific lexicons, suggestions for reducing high dimensionality, which is one of the important problems of text classification, and for selecting highly discriminative features were developed. In the third type of analysis, the identification and analysis of users and communities in the network that have an impact on the online social network structure is performed. In network analysis, a method for the hybrid use of degrees of centrality using local and global properties of the network is proposed.This is the first study in the Turkish literature where the online food ordering dataset is analyzed with three different types of analysis at the same time. It is thought that the study will contribute to the literature with its suggestions for all three analyses and the classification dictionaries and models prepared specifically for the field.
Benzer Tezler
- Sosyal medyanın tüketici satın alma karar sürecine etkisi: Kozmetik sektöründe kuşaklar arası farklılıklar üzerine bir araştırma
The effect of social media on consumer purchasing process: A research on differential differences in the cosmetic sector
SERDAR AKYILDIZ
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADRİ GÖKHAN YILMAZ
- Türkiye'deki mevduat ve katılım bankalarının sosyal medya kullanımına ilişkin bir değerlendirme: Facebook Değerlendirme Endeksi
An evaluation of the social media usage of deposit and participation banks in Turkey: Facebook Assessment Index
HÜSEYİN GÖĞÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BankacılıkGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL SEYREK
- Türkiye'deki havayolu firmalarıyla ilgili sosyal medya yorumlarının makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of social media comments about airline companies in Turkey by machine learning methods
HATİCE ELİF EKİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER
- Türkiye'de havayolu şirketlerinin tanıtım çalışmalarının yolcuların karar verme sürecine etkisi
The impact of promotional activities of airline companies in Turkey on decision making process of passengers
NURAN KARAAĞAOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Halkla İlişkilerMaltepe ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRDAL ÜLGER
- Twitter platformu üzerinden makine öğrenmesi algoritmaları ile cinsiyet ve ilgi alanı analizi
Gender and interest analysis with machine learning algorithms on Twitter platform
ENES GÜNÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYDIN CARUS