Sosyal medya etkileşimlerinin duygu analizi: İzmir Büyükşehir belediyesi'nin twitter paylaşımlarına yapılan yorumların incelenmesi
Sentiment analysis of social media interactions: an analysis of comments on İzmir Metropolitan municipality's twitter posts
- Tez No: 935007
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Bu çalışma, sosyal medya platformlarının gündelik yaşamdaki artan öneminden hareketle, İzmir Büyükşehir Belediyesi'ne yönelik X (eski adıyla Twitter) platformunda paylaşılan vatandaş yorumlarını kapsamlı bir şekilde analiz etmeyi amaçlamıştır. Araştırma, gelişmiş doğal dil işleme teknikleri kullanarak 2020 yılına ait 12.237 yorumu hem konu modelleme hem de duygu analizi perspektifinden incelemiştir. Araştırmanın metodolojik yaklaşımı üç temel yeniliği bir araya getirmiştir: Python programlama dili ve Selenium kütüphanesi entegrasyonuyla geliştirilen otomatik veri toplama sistemi, BERTopic konu modelleme algoritmasının Türkçe metinlere uygulanması ve sıfır atış öğrenme yaklaşımıyla gerçekleştirilen duygu analizi. Bu yenilikçi yaklaşım, önceden etiketlenmiş büyük veri setlerine olan bağımlılığı azaltarak daha hassas sonuçlar elde edilmesini sağlamıştır. Araştırma bulguları, BERTopic analizi ile 88 farklı konu başlığının belirlendiğini ve bunların“Çöp ve Temizlik”,“Ulaşım”,“Hayvan Hakları”,“Park ve Bahçeler”gibi belediye hizmetlerini temsil eden hedefler olarak kategorize edildiğini göstermiştir. Hedef tabanlı duygu analizi, vatandaşların her bir hizmet alanına yönelik duygusal eğilimlerini ortaya koymuştur. Hayvan hakları (%68,84 olumlu) ve imar planlama (%52,03 olumlu) konularında olumlu duygular baskınken, çöp ve temizlik (%12,11 olumlu, %66,02 olumsuz) ile asfalt ve yol (%14,13 olumlu, %64,18 olumsuz) gibi temel hizmet alanlarında olumsuz yorumların ağırlıkta olduğu tespit edilmiştir. Çalışma, yerel yönetimlerin sosyal medya iletişiminin veri odaklı analizi için kapsamlı bir metodolojik çerçeve sunmaktadır. Elde edilen bulgular, belediye hizmetlerinin planlanması ve iyileştirilmesinde vatandaş geri bildirimlerinin sistematik değerlendirilmesinin önemini vurgulamaktadır. Sunulan analiz yöntemleri, diğer yerel yönetimler tarafından da uyarlanabilir niteliktedir ve belediyecilik hizmetlerinin vatandaş odaklı geliştirilmesine katkı sağlayacak potansiyel taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aimed to comprehensively analyze citizen comments shared on the X platform (formerly known as Twitter) regarding the Izmir Metropolitan Municipality, considering the increasing importance of social media platforms in daily life. The research examined 12,237 comments from 2020 through advanced natural language processing techniques, analyzing them from both topic modeling and sentiment analysis perspectives. The methodological approach of the research combined three fundamental innovations: an automated data collection system developed through the integration of Python programming language and Selenium library, the application of the BERTopic topic modeling algorithm to Turkish texts, and sentiment analysis performed with a zero-shot learning approach. This innovative approach provided more sensitive results by reducing dependency on pre-labeled large datasets. The research findings showed that 88 different topic headings were identified through BERTopic analysis and these were categorized as targets representing municipal services such as“Garbage and Cleaning,”“Transportation,”“Animal Rights,”and“Parks and Gardens.”Target-based sentiment analysis revealed citizens' emotional tendencies toward each service area. While positive sentiments were dominant in topics such as animal rights (68.84% positive) and urban planning (52.03% positive), it was determined that negative comments predominated in basic service areas such as garbage and cleaning (12.11% positive, 66.02% negative) and asphalt and road maintenance (14.13% positive, 64.18% negative). The study presents a comprehensive methodological framework for data-driven analysis of local governments' social media communication. The findings emphasize the importance of systematic evaluation of citizen feedback in planning and improving municipal services. The analysis methods presented are adaptable by other local governments and have the potential to contribute to the citizen-oriented development of municipal services.
Benzer Tezler
- Futbol taraftarlarının sosyal medya katılım davranışı ve bağlılık noktaları arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between social media participation behavior and commitment points of football fans
OSMAN ÖZEN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
SporEge ÜniversitesiSpor Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN TİMUÇİN GENÇER
- Digital diplomacy : Twitter sentiment analysis of Donald Trump presidency
Dijital diplomasi: Donald Trump başkanlığının Twitter duygu analizi
SILA ALVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Siyasal BilimlerYeditepe ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ ERİŞEN
- A data-driven approach to understanding visitors' behaviorto reduce the negative effects of tourism in historical cities
Tarihi kentlerde turizmin olumsuz etkilerini azaltmak için ziyaretçi davranışlarını anlamaya yönelik veri odaklı bir yaklaşım
SEVİM SEZİ KARAYAZI
Doktora
İngilizce
2024
MimarlıkTechnische Universiteit EindhovenMimarlık ve Yapılı Çevre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. THEO ARENTZE
DR. ÖĞR. ÜYESİ GAMZE DANE
- Sosyal medya etkileşimlerine bağlı stres tespiti için yapay zeka tabanlı bir topluluk öğrenmesi modeli önerisi
An artificial intelligence based ensemble learning model for stress detection based on social media interactions
SEÇİL ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
- Sosyal mühendislikte komplo tabanlı içeriklerin yapay zekâ ile analizi
Analysis of conspiracy-based content in social engineering with artificial intelligence
EMEL KOÇYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI