Elektrikli araçların otomotiv ekosistemine etkisi: Duygu analizi çalışması
The impact of electric vehicles on the automotive ecosystem: A sentiment analysis study
- Tez No: 956902
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TAHSİN ÇETİNYOKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Sosyal medya platformları kullanıcı sayılarının hızla artması ile birlikte ortaya çıkan yorum ve fikirlerin sayısı da artmaktadır. Bireylerin rahatça kendilerini ve düşüncelerini ifade ettikleri sosyal medya platformları duygu analizi çalışmalarına alternatif bir kaynak olarak kendine yer edinmiştir. X platformu fikirsel argümanların yoğun olarak yazılı bir şekilde paylaşıldığı bir sosyal medya platformu olduğu için çalışmamızda tercih edilmiştir. Yeni oluşan her durum gibi kullanıcıların tedirgin ve ihtiyatlı olduğu elektrikli araç ekosistemi hakkında yapılan paylaşımlar çeşitlilik göstermektedir. Bu doğrultuda, Türkçe sosyal medya verileri üzerinde duygu analizi gerçekleştirmek üzere BERT tabanlı bir derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Model, olumlu ve olumsuz olarak etiketlenmiş Türkçe cümlelerden oluşan bir veri kümesiyle ince ayar (fine-tuning) yapılarak eğitilmiştir. Eğitim sürecinin ardından, 2024 yılı boyunca Twitter platformunda elektrikli araçlarla ilgili olarak paylaşılan Toplam 183.761 adet tweet ay bazında toplanmış ve geliştirilen model aracılığıyla duygu analizine tabi tutulmuştur. Geliştirilen model, test verisi üzerinde pozitif sınıfı ayırt etmede daha başarılı sonuçlar göstermiştir. F1-skoru pozitif sınıf için yaklaşık 0.94, negatif sınıf için ise 0.90 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, modelin sosyal medyada olumlu ve olumsuz duyguları ayrıştırmada yüksek doğrulukla çalıştığını göstermektedir. Analiz sonuçlarına göre, elektrikli araçlarla ilgili kamuoyundaki genel yaklaşımın çoğunlukla olumsuz olduğu tespit edilmiştir. Ancak bazı dönemlerde olumsuz duyguların azaldığı gözlemlenmiş ve bu değişimlerin fiyat politikaları, sektörel değişimler ve ulusal basına ve sosyal medyaya yansıyan haberler gibi faktörlerle ilişkili olduğu değerlendirilmiştir. Elde edilen duygu eğilimleri ayrıca aynı döneme ait elektrikli araç satış verileri ile karşılaştırılarak sosyal medya algısı ile tüketici davranışları arasındaki olası ilişkiler incelenmiştir. Çalışma sonucunda sosyal medyadaki olumlu duygu yoğunluğunun bazı dönemlerde satış artışlarıyla örtüştüğü gözlemlenmiş, böylece sosyal medya verileri kullanılarak yapılan duygu analizlerinin pazar eğilimlerini öngörmede ve bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceğine dair bulgular elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the rapid increase in the number of social media users, the volume of opinions and comments shared has also grown significantly. Social media platforms, where individuals can freely express themselves and their thoughts, have become alternative sources for sentiment analysis studies. Platform X was chosen for this study because it is a social media platform where opinion-based arguments are predominantly shared in written form. As with any newly emerging topic, public discourse on the electric vehicle ecosystem—where users often express caution and uncertainty—exhibits a wide range of sentiments. In this context, a BERT-based deep learning model was developed to perform sentiment analysis on Turkish social media data. The model was fine-tuned using a dataset consisting of Turkish sentences labeled as positive or negative. Following the training process, a total of 183,761 tweets related to electric vehicles shared throughout 2024 on the Twitter platform were collected on a monthly basis and analyzed using the developed model. The model showed better performance in identifying the positive class on the test dataset. The F1-score was calculated to be approximately 0.94 for the positive class and 0.90 for the negative class. These results indicate that the model performs with high accuracy in distinguishing between positive and negative sentiments on social media. According to the analysis results, public sentiment regarding electric vehicles was found to be predominantly negative. However, a decrease in negative sentiment was observed during certain periods, which was assessed to be linked to factors such as pricing policies, industry changes, and news reflected in national media and social platforms. The resulting sentiment trends were also compared with electric vehicle sales data from the same period to examine potential correlations between social media perception and consumer behavior. The study found that periods of increased positive sentiment on social media sometimes coincided with rising sales figures, suggesting that sentiment analysis based on social media data can be used to forecast market trends and serve as a decision support tool.
Benzer Tezler
- Design and evaluation of energy management systems for connected hybrid and electric vehicles
Bağlantılı hibrit ve elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri geliştirilmesi ve değerlendirilmesi
ABDULEHAD ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER MURAT KOÇ
- Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles
Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma
YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- Plug and charge teknolojisi ile quantum key distribution protokolü kullanılarak araçlar ve şarj istasyonları arasındagüvenli iletişimin sağlanması
Secure communication between vehicles and charging stations using plug and charge technology and quantum key
YUSUF YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Fizik ve Fizik MühendisliğiİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KILIÇ
- Elektrikli arabaların tasarımı ve simülasyonu
Design and simulation of electric vehicles
BAŞAK GÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine MühendisliğiGiresun ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ADATEPE
- Elektrikli araçlar için kablosuz şarj sisteminin analizi ve tasarımı
Analysis and design of wireless charging system for electric vehicles
İLYAS ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİYE HÜLYA OBDAN