Duygu analizi ile değerlendirilen marka kişilik boyutlarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of brand personality dimensions assessed with emotion analysis
- Tez No: 925801
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 208
Özet
Türkçe dilinde duygu derlemlerinin eksikliği ve marka kişilik boyutlarının duygu analiziyle değerlendirilmesine yönelik çalışmaların sınırlı olması, bu alanda önemli bir boşluğa işaret etmektedir. Bu araştırmanın temel amacı, çevrimiçi yemek sitelerini kullanan tüketicilerin zihinlerindeki marka imajını belirleyebilmek için Türkçe duygu derlemi oluşturmaktır. İkinci olarak, geliştirilen derlemin duygu sınıflandırma performansı değerlendirilmiş, üçüncü olarak ise özel derlem kullanılarak iki çevrimiçi yemek sitesine yönelik marka kişilik boyutlarını şekillendiren faktörler analiz edilmiştir. Son olarak, tüketicilerin marka imajı algısını belirleyerek markaların konumlandırma süreçlerindeki başarısı incelenmiştir. Bu kapsamda, NRC duygu sözlüğü Türkçeye uyarlanmış ve genişletilmiştir. Duygu sınıflandırma performansını değerlendirmek için CART, Random Forest ve Naive Bayes algoritmaları kullanılarak kesinlik, F-ölçümü ve doğruluk oranları hesaplanmıştır. Veri kaynağı olarak, Yemeksepeti ve GetirYemek'e ait müşteri yorumlarını içeren veri setleri kullanılmıştır. Yemeksepeti için 372.357, GetirYemek için ise 357.870 yorum R programlama dili ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, Yemeksepeti markası“Yetkinlik”,“Samimiyet”ve“Seçkinlik”boyutlarında yüksek algılanırken, GetirYemek markası“Yetkinlik”ve“Seçkinlik”boyutlarında öne çıkmıştır. Her iki marka için“Heyecan”ve“Sağlamlık”boyutları düşük frekansta tespit edilmiştir. Çalışma, Türkçe duygu analizi alanında önemli bir katkı sunarak marka konumlandırma stratejilerine yönelik değerli bulgular ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The lack of Turkish sentiment corpora and the limited studies evaluating brand personality through sentiment analysis indicate a significant research gap. This study aims to develop a Turkish sentiment corpus to analyze the brand image perceived by consumers using online food delivery platforms. Additionally, it evaluates the classification performance of the developed corpus and identifies factors shaping brand personality dimensions. Lastly, it assesses the success of brand positioning from a consumer perspective. In this context, the NRC sentiment lexicon was adapted into Turkish and expanded. To evaluate sentiment classification performance, CART, Random Forest, and Naïve Bayes algorithms were used, and precision, F-score, and accuracy metrics were calculated. The study utilizes customer reviews from Yemeksepeti and GetirYemek, with 372,357 and 357,870 reviews analyzed using the R programming language. Findings reveal that for Yemeksepeti, the most prominent brand personality dimensions are“Competence,”“Sincerity,”and“Sophistication,”while for GetirYemek,“Competence”and“Sophistication”stand out. Both brands exhibit lower frequencies in“Excitement”and“Ruggedness.”This study contributes to Turkish sentiment analysis and provides valuable insights into brand positioning strategies.
Benzer Tezler
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü
Usability evaluation of TV and set-top box interfaces
AYCAN PEKPAZAR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Televizyon üzerinden dindar/mütedeyyin kadınları anlamak: Dindar kadınların televizyonu alımlama ve kullanım biçimleri
Understanding religious/pious women through television: Religious women's reception and usage of television
ERGEN DEVRİM KARAGÖZ
Doktora
Türkçe
2022
Radyo-TelevizyonGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE
- Using artificial neural network with comparative analysis of different techniques for the classification of sentiment analysis
Yapay sinir ağının benzer analizlerin sınıflandırılmasında farklı tekniklerin karşılaştırmalı analiziyle kullanılması
OMAR ABDULAH SALEH AL-BAYATI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Kalite problemlerinin sınıflandırılmasında çok kriterli pareto analizi
Multi-criteria pareto analysis for classifying quality problems
DUYGU ÖZGÜVENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERHAN ÇEBİ