Sosyal medyanın yapay zeka öngörü modelleri üzerindeki etkisi: yüksek frekanslı finans verileri üzerine bir uygulama
The impact of social media on artificial intelligence forecasting models: An application to high-frequency financial data
- Tez No: 942950
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR KAYA, DOÇ. DR. EMRE ÇİMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Piyasada gelecekte oluşacak hareketleri öngörebilmek birçok yatırımcı ve araştırmacının hedefidir. Finansal piyasaların davranışını etkileyen çok fazla etmen olması ve bu etmenlerin birbirleriyle olan karmaşık ilişkileri farklı veri kaynaklarından elde edilen birçok değişkenin birlikte modellenmesini gerektirmektedir. Finansal verilerle birlikte sosyal medya verilerini kullanan araştırmaların sayısı artmaktadır. Günümüzde sosyal medya en önemli iletişim araçlarından biridir ve birçok alana yön verir haldedir. Bu etkiden finansal piyasalarda etkilenmektedir. Bu çalışma kapsamında NASDAQ borsasında yer alan beş adet teknoloji firması seçilmiştir. Sosyal medya verileri X aracılığıyla toplamış ve hisse senedi verileriyle birlikte birçok öznitelik hesaplanarak analizler gerçekleştirilmiştir. X paylaşımını paylaşan kişinin etkisinin ve paylaşımın ulaştığı etki büyüklüğünün algoritmaya dahil edilmesi amacıyla gönderi istatistikleri kullanılarak yazar etki değeri ve post etki değeri öznitelikleri hesaplanmış ve bu öznitelikler gönderilerin duygu değerleriyle birlikte analize dahil edilmiştir. İkili ve üç sınıflı sınıflandırma analizlerinde karar ağacı, rastgele orman, destek vektör makinesi ve lojistik regresyon olmak üzere dört farklı makine öğrenmesi algoritması ve LSTM ağları kullanılmıştır. Algoritmaları kullanılarak borsanın hareket yönü tahmin edilmiş ve bu tahminler market simülasyonunda kullanılarak toplam karlılık değerleri hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda hem sosyal medya verilerinin etkisi gösterilmiş hem de en karlı parametre kombinasyonları belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Predicting future market movements is a goal of many investors and researchers. The fact that there are many factors affecting the behavior of financial markets and the complex interrelationships between these factors requires the joint modeling of many variables obtained from different data sources. The number of studies using social media data together with financial data is increasing. Today, social media is one of the most important communication tools and is influencing many areas. Financial markets are no exception. Five technology companies listed on the NASDAQ Stock Market were selected for this study. Social media data was collected through X and analyzed by calculating many attributes along with stock data. To include the influence of the person who shared the X post and the impact size reached by the post in the algorithm, author influence value and post influence value attributes were calculated using post statistics and these attributes were included in the analysis along with the sentiment values of the posts. Four different machine learning algorithms, namely decision tree, random forest, support vector machine and logistic regression, and LSTM networks were used in the binary and tri-class classification analyses. The algorithms are used to predict the direction of movement of the stock market and these predictions are used in the market simulation to calculate total profitability values. As a result of the analysis, both the effect of social media data was shown, and the most profitable parameter combinations were determined.
Benzer Tezler
- Uluslararası ilişkilerde yapay zekâ: Güvenlik, yönetişim ve karar alma süreçleri
Artificial intelligence international relations: Security, governance and decision making processes
MERVE KANMAZ ÖZMEN
Doktora
Türkçe
2026
Uluslararası İlişkilerSelçuk ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜRŞAT KAN
- Prıorıtızatıon of socıal medıa advertısıng channels ınonlıne retaılıng by an aı-drıven mcdm framework
Çevrimiçi perakendecilikte sosyal medya reklamkanallarinin yapay zeka destekli bir çkkv çerçevesiyleönceliklendirilmesi
SABA MOSTAFAEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- The impact of AI-enhanced social media on mobilizing social movements: Analyzing the 2022 Sri Lanka protest
Yapay zeka destekli sosyal medyanın toplumsal hareketleri tetikleme üzerindeki etkisi: 2022 Sri Lanka protestosu örneği
ABDURRAHMAN ABDUL MUJEEB
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Radyo-Televizyonİbn Haldun ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARANFİLOĞLU
- Türkiye'de meydana gelen Kahramanmaraş depremlerinde sosyal medyanın etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of social media on the Kahramanmaraş earthquakes in Turkey
TUBA AVANOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriUfuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAATTİN PARLAKKILIÇ
- 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