Akdeniz Üniversitesi X Platformu Üzerinden Kurumsal İtibarın Metin Madenciliği ile İncelenmesi

Year 2024, Issue: 47, 126 - 145

Fatma Yiğit Açıkgöz , Mehmet Kayakuş

https://doi.org/10.31123/akil.1554662

Abstract

İnternetin ve sosyal medyanın hızla gelişmesiyle birlikte bireyler ve kurumlar, çevrimiçi platformlar aracılığıyla ürün ve hizmetler hakkında bilgi edinmek, yorum yapmak, öneri ve şikayetlerini iletmek gibi etkileşimlerde bulunmaya daha yatkın hale gelmiştir. Bu durum, kurumların çevrimiçi algısı ve itibarı üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Özellikle rekabetçi iş dünyasında, kurumlar sosyal medyayı stratejik bir araç olarak kullanarak varlıklarını sürdürebilmek ve paydaşlarıyla etkili bir şekilde iletişim kurabilmek için bu platformlardan yararlanma gerekliliğiyle karşı karşıya kalmıştır. Sosyal medyanın, kurumsal itibar yönetiminde etkin bir araç olarak kullanımı, örgütlerin çevrimiçi varlıklarını stratejik olarak yönetmeleri ve güçlendirmeleri açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin köklü eğitim kurumlarından biri olan Akdeniz Üniversitesi'nin X platformu üzerinden paylaştığı gönderiler, metin madenciliği teknikleriyle detaylı bir şekilde incelenmiştir. Analiz sürecinde Python programlama dili ve WordNet kütüphanesi kullanılarak, sosyal medya paylaşımlarındaki ana temalar belirlenmiş ve Seaborn kütüphanesi ile verilerin görselleştirilmesi sağlanmıştır. Çalışmanın amacı, üniversitenin sosyal medya stratejisini kurumsal itibar yönetimi açısından değerlendirerek, bu platformların itibar yönetiminde nasıl bir etkiye sahip olduğunu incelemektir. Elde edilen bulgular, üniversitenin sosyal medya stratejilerinin itibar yönetimindeki etkinliğini ortaya koymakta ve sosyal medyanın bilinçli bir şekilde yönetilmesinin kurumların çevrimiçi itibarlarını nasıl güçlendirebileceğine dair önemli çıkarımlar sunmaktadır. Sonuç olarak, sosyal medya platformlarının doğru ve stratejik yönetimi, kurumların paydaşlarıyla güçlü bir bağ kurmasına ve dijital dünyadaki itibarlarını sürdürülebilir şekilde artırmalarına katkı sağlamaktadır.

Keywords

İtibar, Kurumsal İtibar, Sosyal Medya, Akdeniz Üniversitesi, İletişim Teknolojileri, Metin Madenciliği

Analysing Corporate Reputation through Akdeniz University X Platform with Text Mining

Abstract

With the rapid development of the Internet and social media, individuals and organizations have become more inclined to interact with online platforms to learn about products and services, make comments, make suggestions and complaints. This has a direct impact on the online perception and reputation of organizations. Especially in the competitive business world, organizations are faced with the necessity of using social media as a strategic tool to survive and communicate effectively with their stakeholders. The use of social media as an effective tool in corporate reputation management plays a critical role for organizations to strategically manage and strengthen their online presence. In this study, the posts of Akdeniz University, one of Türkiye well-established educational institutions, on the X platform were analyzed in detail using text mining techniques. In the analysis process, Python programming language and WordNet library were used to identify the main themes in social media posts, and Seaborn library was used to visualize the data. The aim of the study is to evaluate the social media strategy of the related university in terms of corporate reputation management, and to examine how these platforms have an impact on reputation management. The findings reveal the effectiveness of the university's social media strategies in reputation management, and provide important implications on how the conscious management of social media can strengthen the online reputation of organizations. As a result, proper and strategic management of social media platforms helps organizations to establish a strong bond with their stakeholders and sustainably enhance their reputation in the digital world.

Keywords

Reputation, Corporate Reputation, Social Media, Akdeniz University, Communication Technologies, Text Mining

References

• Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Irving, G., & Isard, M. (2016). {TensorFlow}: a system for {Large-Scale} machine learning. 12th USENIX symposium on operating systems design and implementation (OSDI 16),
• Berens, G., & Van Riel, C. B. (2004). Corporate associations in the academic literature: Three main streams of thought in the reputation measurement literature. Corporate Reputation Review, 7, 161-178.
• Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. " O'Reilly Media, Inc.".
• Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of machine Learning research, 3(Jan), 993-1022.
• Cantoni, L., & Tardini, S. (2008). Communicating in the information society: new tools for new practices. In Digital literacy: Tools and methodologies for information society (pp. 26-44). IGI Global.
• Chun, R. (2005). Corporate reputation: Meaning and measurement. International journal of management reviews, 7(2), 91-109.
• Davies, G., & Chun, R. (2002). Gaps between the internal and external perceptions of the corporate brand. Corporate Reputation Review, 5, 144-158.
• Deephouse, D. L. (2000). Media reputation as a strategic resource: An integration of mass communication and resource-based theories. Journal of management, 26(6), 1091-1112.
• Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, 17(3), 37-37.
• Fellbaum, C. (1998). WordNet: An electronic lexical database. MIT Press google schola, 2, 678-686.
• Fombrun, C. (1996). Reputation: Realizing value from the corporate image. Harvard Business School Press: Boston, Massachusetts.
• Fombrun, C., & Van Riel, C. (1997). The Reputational Landscape. Corporate Reputation Review, 1-16.
• Fombrun, C., & Van Riel, C. (2003). The reputational landscape. Revealing the Corporation: Perspectives on identity, image, reputation, corporate branding, and corporate-level marketing, 223-233.
• Fombrun, C. J., & Gardberg, N. (2000). Who's tops in corporate reputation? Corporate Reputation Review, 3, 13-17.
• Güçdemir, Y. (2012). Halkla ilişkilerde yeni iletişim teknolojilerinden internetin kullanımı. İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi| Istanbul University Faculty of Communication Journal(14).
• Heimerl, F., Lohmann, S., Lange, S., & Ertl, T. (2014). Word cloud explorer: Text analytics based on word clouds. 2014 47th Hawaii international conference on system sciences,
• Hemsley-Brown, J., & Oplatka, I. (2015). University choice: what do we know, what don’t we know and what do we still need to find out? International Journal of educational management, 29(3), 254-274.
• Kanbak, D. F., & Keleş, M. K. (2022). Öznitelik seçici olarak balina optimizasyon algoritması kullanarak türkçe metinlerde siber zorbalığın tespiti. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 12(2), 676-690.
• Kayakuş, M., & Yiğit Açıkgöz, F. (2023). Twitter'da makine öğrenmesi yöntemleriyle sahte haber tespiti. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 23(2), 1017-1027.
• Kayakuş, M., Yiğit Açikgöz, F., Dinca, M. N., & Kabas, O. (2024). Sustainable Brand Reputation: Evaluation of iPhone Customer Reviews with Machine Learning and Sentiment Analysis. Sustainability, 16(14), 6121.
• Kietzmann, J. H., Hermkens, K., McCarthy, I. P., & Silvestre, B. S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Business horizons, 54(3), 241-251.
• Kirk, A. (2019). Data visualisation: A handbook for data driven design.
• Köksal, Y., & Özdemir, Ş. (2013). Bir İletişim Araci Olarak Sosyal Medya’nin Tutundurma Karmasi İçerisindeki Yeri Üzerine Bir İnceleme. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 323-337.
• LeBlanc, G., & Nguyen, N. (1988). Customers' perceptions of service quality in financial institutions. International Journal of Bank Marketing, 6(4), 7-18.
• Lewellyn, P. G. (2002). Corporate reputation: Focusing the zeitgeist. Business & Society, 41(4), 446-455.
• Liu, B. (2022). Sentiment analysis and opinion mining. Springer Nature.
• Manning, C. D. (2008). Introduction to information retrieval. In: Cambridge university press.
• McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. SciPy,
• Mikolov, T. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.
• Mueller, J. P., & Massaron, L. (2019). Python for data science for dummies. John Wiley & Sons.
• Öztürk, M. (2013). Sosyal Medyada Halkla İlişkiler. Sosyal Medya, Anadolu Üniversitesi Yayınları, 106-137.
• Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends® in information retrieval, 2(1–2), 1-135.
• Pinar, M., Trapp, P., Girard, T., & E. Boyt, T. (2014). University brand equity: An empirical investigation of its dimensions. International Journal of educational management, 28(6), 616-634.
• Ponzi, L. J., Fombrun, C. J., & Gardberg, N. A. (2011). RepTrak™ pulse: Conceptualizing and validating a short-form measure of corporate reputation. Corporate Reputation Review, 14, 15-35.
• Pringle, H., Thompson, M., Yelçe, Z., & Feyyat, C. (2000). Marka Ruhu: Sosyal sorumluluk kampanyaları ile marka yaratmak. SCALA Yayıncılık.
• Schwaiger, M. (2004). Components and parameters of corporate reputation—An empirical study. Schmalenbach business review, 56, 46-71.
• Toffler, A., & Dişbudak, B. Ç. (1992). Yeni güçler yeni şoklar. Altın Kitaplar.
• Tonta, Y., Bitirim, Y., & Sever, H. (2002). Türkçe arama motorlarında performans değerlendirme. Total Bilişim.
• Wartick, S. L. (2002). Measuring corporate reputation: Definition and data. Business & Society, 41(4), 371-392.
• Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., Pal, C. J., & Data, M. (2005). Practical machine learning tools and techniques. Data mining,
• Yiğit Açıkgöz, F., & Karakaya, Ç. (2018). Akademik örgütlerde itibar algısı: Akdeniz üniversitesi’nin iç ve dış paydaşları üzerine bir araştırma. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi(30), 191-217.