Geri Dön

Brand sentiment analysis by social media monitoring

Sosyal medya izleme yoluyla marka duyarlılığı analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 970811
  2. Yazar: ONUR MERT ÇELDİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖKHAN DALKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İnsan-yapay zeka etkileşimi, Human-artificial intelligence interaction
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Büyük Dil Modelleri (BDM), müşteri şikayetlerinin yanıtlanması ve çözüme ulaştırılması süreçlerinde giderek artan bir kullanım alanı bulmaktadır. Ancak yeterince doğru yanıtlar üretmek, müşteriyle empatik bir ilişki kurabilmek, müşterinin duygusal durumunu dikkate almak hala bir zorluk olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu tezde farklı istem tekniklerinin uygulanmasının, otomatik müşteri hizmetleri yanıtlarının kalitesine etkisi incelenmiştir. Müşteri şikayetlerini yanıtlamaya yönelik farklı istem tekniklerinin kullanıldığı dört farklı metot uygulanmıştır. İstem teknikleri kullanarak sentetik veri üretimi, şikayet yanıtı üretimi ve bunların değerlendirilmesi aşamalarını içermektedir. Çalışma sonuçları sistematik bir şekilde tasarlanmış hibrit istem mühendisliği yöntemlerinin başarılı sonuçlar getirebileceğini göstermektedir. Özellikle BDM'de çoklu-ajan sistemlerinin de dahil edildiği Düşünce İpliği ve Tekil Performans İstem yöntemlerinin birleşiminden oluşan hibrit yöntem diğer yöntemlere oranla daha yüksek bir başarı elde etmiştir. Ayrıca doğru yapılandırılmış istem çerçevelerinin, BDM'de görülen halüsinasyon oranını önemli ölçüde azaltabileceği gösterilmiştir. Sonuç olarak bu tezde, yapay zeka odaklı müşteri hizmetleri sistemlerinin marka itibarı yönetimi süreçlerine katkı sağlayabilecek yeni yaklaşımlar sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

Large Language Models (LLMs) are increasingly being used to respond to and resolve customer complaints. Furthermore, it is still a challenge to produce sufficiently accurate responses, establish an empathetic relationship with the customer, and take into account the emotional state of the customer. This thesis investigates the effect of applying different prompting techniques on the quality of automated customer service responses. Four different methods for responding to customer complaints using different prompting techniques have been implemented. It includes synthetic data generation using prompting techniques, complaint response generation, and their evaluation. The results of the study show that systematically designed hybrid prompt engineering methods can bring successful results. In particular, the hybrid method, which is a combination of Thread-of-Thought and Solo Performance Prompting methods, including Multi-Agent Systems in LLMs, achieved a higher success rate than other methods. It has also been shown that correctly structured prompt frames can significantly reduce the hallucination rate seen in LLMs. In conclusion, this thesis presents new approaches that can contribute to the brand reputation management processes of AI-driven customer service systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    991307

    Thematic analysis of message framing for brand positioning during social crisis including pre-, during and post-COVID-19 periods

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA MURAT CERİT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF KARAOSMANOĞLU

  2. Tez No

    389371

    Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  3. Tez No

    722540

    The effect of social media analytics as a strategic tool on the marketing management

    Stratejik bir araç olarak sosyal medya analitiğinin pazarlama stratejilerine etkisi

    DİLAY KAYMAK ÇİMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeİstanbul Bilgi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. BERİL DURMUŞ

  4. Tez No

    449332

    Sentiment analysis for Turkish social media: A case study on Twitter

    Türk sosyal medyası için duygu analizi: Twitter üzerinden bir durum çalışması

    GÖKHAN YURTALAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KOYUNCU

    YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM TURHAN

  5. Tez No

    719315

    Sosyal medyada gıda sektörünün netnografi ve metin madenciliği yöntemi ile incelenmesi: Torku markasının Twitter analizi

    Analysis of the food industry in social media with Netnography and text mining methods: Twitter analysis of Torku brand

    FATMA DİKKAYA KAVAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiAksaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VİLDAN GÜLPINAR DEMİRCİ

Geri Dön