Geri Dön

Türkçe sosyal medya metinlerinde İngilizce kökenli kelime kullanımının veri odaklı analizi

Data-driven analysis of English-origin word usage in Turkish social media texts

  1. Tez No: 988193
  2. Yazar: ÇAĞRI DEMİRCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Metin madenciliği, Natural language processing, Text mining
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dijital platformların yaygınlaşmasıyla birlikte kullanıcılar tarafından üretilen metinsel içerikler, yalnızca iletişimsel etkileşimlerin bir çıktısı olmaktan çıkarak bilişim sistemleri açısından analiz edilmesi gereken karmaşık veri kaynaklarına dönüşmüştür. Çok dilli ve kod karışımı içeren dijital içerikler, veri işleme, anlam çıkarımı ve analitik modelleme süreçlerinde önemli zorluklar ve fırsatlar sunmaktadır. Literatürde kod karışımı olgusu çoğunlukla dilbilimsel ve sosyokültürel boyutlarıyla ele alınmış; bu yapının bilişim sistemleri, veri analitiği ve analitik karar süreçleri üzerindeki etkileri sınırlı düzeyde incelenmiştir. Çalışmanın amacı, sosyal medya platformlarında üretilen çok dilli kullanıcı verilerini bilişim sistemleri ve sosyo-teknik sistemler perspektifinden analiz etmektir. Bu kapsamda çalışma, Türkçe dijital içeriklerde İngilizce kullanımının dijital etkileşim göstergeleri, veri işleme ve analitik modelleme performanslarıyla ilişkisini inceleyerek bilişim sistemleri için analitik bir çerçeve sunmaktadır. Araştırmada veri seti, YouTube platformunda Türkçe içerik üreten oyun yayıncılarına ait video transkriptleri ve bu videolara ilişkin etkileşim metriklerinden oluşturulmuştur. Veriler üzerinde kapsamlı ön işleme ve dil etiketleme adımları uygulanmış; elde edilen dilsel göstergeler etkileşim verileriyle bütünleştirilerek keşifsel veri analizi gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan veri setine makine öğrenimi ve BERT tabanlı derin öğrenme modelleri uygulanmış ve model performansları çeşitli ölçütler üzerinden değerlendirilmiştir. Bulgular, kod karışımı düzeyinin dijital etkileşim göstergeleriyle anlamlı ilişkiler sergilediğini ve analitik modelleme süreçlerini etkilediğini ortaya koymaktadır. Elde edilen sonuçlar, çok dilli dijital içeriklerin Yönetim Bilişim Sistemleri bağlamında sosyo-teknik bir olgu olarak ele alınması gerektiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

With the widespread adoption of digital platforms, user-generated textual content has evolved from being an outcome of communicative interactions into complex data sources that require systematic analysis within information systems. Digital content characterized by multilingualism and code-mixing presents significant challenges and opportunities in data processing, meaning extraction, and analytical modeling processes. In the literature, the phenomenon of code-mixing has been examined from linguistic and sociocultural perspectives, while its implications for information systems, data analytics, and analytical decision-making processes have received limited attention. This study aims to analyze multilingual user-generated data produced on social media platforms from the perspectives of information systems and socio-technical systems. The study proposes an analytical framework for information systems by examining the relationship between the use of English in Turkish digital content and digital engagement indicators, data processing workflows, and analytical modeling performance. The dataset was constructed using video transcripts from Turkish-speaking gaming content creators on the YouTube platform, along with associated engagement metrics. Comprehensive preprocessing and language labeling procedures were applied, and the resulting linguistic indicators were integrated with engagement data through exploratory data analysis. Machine learning and BERT-based deep learning models were applied to the dataset, and model performance was evaluated using multiple metrics. The results suggest that multilingual digital content should be addressed as a socio-technical phenomenon within the context of Management Information Systems.

Benzer Tezler

  1. Sentiment analysis with recurrent neural networks on Turkish reviews domain

    Türkçe yorumlar alanı üzerinde özyineli sınır ağları ile duygu analizi

    DARKHAN RYSBEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMÜR UĞUR

  2. Named entity recognition for turkish microblog texts using semi-supervised learning with word embeddings

    Türkçe mı̇kroblog metı̇nlerı̇nde yarı güdümlü öğrenme teknı̇ğı̇yle kelı̇me temsı̇llerı̇ kullanarak varlık ı̇smı̇ tanıma

    EDA OKUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN

  3. Critical discourse analysis of Turkish newspapers published in english

    İngilizce olarak yayınlanan Türk gazetelerinin eleştirel söylem çözümlemesi

    SERAP DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mütercim-TercümanlıkAtılım Üniversitesi

    Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ŞAHİN SOY

  4. Sosyal medyada kullanıcı gizliliğini korumak için taraf tespiti görevinde dönüştürücü dil modellerini yanıltma yöntemleri

    Methods of deceiving transformer language models in stance detection to protect user privacy in social media

    DİLARA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD KUTLU

  5. Numbers in politics: Comparative quantitative analysis & modeling in foreign policy orientation and election forecasting

    Polı̇tı̇kada sayılar: Dış polı̇tı̇ka yönelı̇mı̇ ve seçı̇m tahmı̇nı̇nde karşılaştırmalı sayısal analı̇z ve modelleme

    ENES TAYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Uluslararası İlişkilerİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İ. ÖZGÜR ÖZDAMAR

    PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR