Research Article

Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi

Volume: 7 Number: 2 December 31, 2025
EN TR

Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi

Abstract

Metinlerdeki olumlu, olumsuz ya da nötr duyguları tespit etmeye yönelik duygu analizi, günümüzde birçok disiplinde uygulama alanı bulan veri odaklı yöntemlerden biridir. Çalışmanın amacı, YÖK Ulusal Tez Merkezi’nde yer alan ve başlığında “duygu analizi” geçen lisansüstü tezleri farklı değişkenler üzerinden inceleyerek Türkiye’deki akademik eğilimleri ortaya koymaktır. Toplam 249 tez; yayın yılı, düzey, yazım dili, üniversite, enstitü ve anabilim dalı gibi ölçütlerle değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, söz konusu çalışmaların zamanla arttığını ve özellikle yüksek lisans düzeyinde yoğunlaştığını göstermektedir. 2024, en fazla yüksek lisans tezinin yazıldığı yıl olarak öne çıkarken, doktora düzeyinde 2019 ve 2024 yılları dikkat çekmektedir. Yüksek lisans tezlerinde Türkçe, doktora düzeyinde ise İngilizce kullanımının daha yaygın olduğu görülmüştür. Üniversiteler arasında Bahçeşehir Üniversitesi yüksek lisans; Hacettepe Üniversitesi doktora tezlerinde ilk sırada yer almaktadır. N-gram ve kelime bulutu gibi metin madenciliği teknikleriyle yapılan analizlerde, çalışmaların çoğunlukla sosyal medya verilerini temel aldığı görülmektedir. Elde edilen bulgular, alandaki gelecek araştırmalara yön gösterici niteliktedir.

Keywords

Supporting Institution

Bulunmamaktadır.

Ethical Statement

Bulunmamaktadır.

Thanks

Bulunmamaktadır.

References

  1. Agarwal, S. (2022). Deep learning-based sentiment analysis: Establishing customer dimension as the lifeblood of business management. Global Business Review, 23(1), 119-136.
  2. Amado, A., Cortez, P., Rita, P., & Moro, S. (2018). Research trends on Big Data in Marketing: A text mining and topic modeling based literature analysis. European Research on Management and Business Economics, 24(1), 1-7.
  3. Alghazzawi, D. M., Alquraishee, A. G. A., Badri, S. K., & Hasan, S. H. (2023). ERF-XGB: Ensemble random forest-based XG boost for accurate prediction and classification of e-commerce product review. Sustainability, 15(9), 7076.
  4. Alzamil, Z., Appelbaum, D., & Nehmer, R. (2020). An ontological artifact for classifying social media: Text mining analysis for financial data. International Journal of Accounting Information Systems, 38, 100469. Arnold, S. (2011). From sentiment to applications. KM World, 20(7), 1-20.
  5. Baqach, A., & Battou, A. (2023). CLAS: A new deep learning approach for sentiment analysis from Twitter data. Multimedia Tools and Applications, 82(30), 47457-47475.
  6. Chen, X., & Xie, H. (2020). A structural topic modeling-based bibliometric study of sentiment analysis literature. Cognitive Computation, 12, 1097-1129.
  7. Deshpande, M., & Sarkar, A. (2010). BI and sentiment analysis. Business Intelligence Journal, 15(2), 41-49. Devika, M. D., Sunitha, C., & Ganesh, A. (2016). Sentiment analysis: A comparative study on different approaches. Procedia Computer Science, 87, 44-49.
  8. Elangovan, D., & Subedha, V. (2023). Adaptive Particle Grey Wolf optimizer with deep learning-based sentiment analysis on online product reviews. Engineering, Technology & Applied Science Research, 13(3), 10989-10993.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Natural Language Processing

Journal Section

Research Article

Publication Date

December 31, 2025

Submission Date

June 3, 2025

Acceptance Date

October 2, 2025

Published in Issue

Year 2025 Volume: 7 Number: 2

APA
Ağduk, S. (2025). Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi. Bilgi Ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 7(2), 112-129. https://doi.org/10.53694/bited.1713137
AMA
1.Ağduk S. Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi. Journal of Information and Communication Technologies. 2025;7(2):112-129. doi:10.53694/bited.1713137
Chicago
Ağduk, Sidar. 2025. “Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi Ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi”. Bilgi Ve İletişim Teknolojileri Dergisi 7 (2): 112-29. https://doi.org/10.53694/bited.1713137.
EndNote
Ağduk S (December 1, 2025) Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi 7 2 112–129.
IEEE
[1]S. Ağduk, “Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi”, Journal of Information and Communication Technologies, vol. 7, no. 2, pp. 112–129, Dec. 2025, doi: 10.53694/bited.1713137.
ISNAD
Ağduk, Sidar. “Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi Ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi”. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi 7/2 (December 1, 2025): 112-129. https://doi.org/10.53694/bited.1713137.
JAMA
1.Ağduk S. Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi. Journal of Information and Communication Technologies. 2025;7:112–129.
MLA
Ağduk, Sidar. “Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi Ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi”. Bilgi Ve İletişim Teknolojileri Dergisi, vol. 7, no. 2, Dec. 2025, pp. 112-29, doi:10.53694/bited.1713137.
Vancouver
1.Sidar Ağduk. Türkiye’de 2011-2024 Yılları Arasında Yök Tez Veri Tabanında Yayımlanan Duygu Analizi ile İlgili Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi. Journal of Information and Communication Technologies. 2025 Dec. 1;7(2):112-29. doi:10.53694/bited.1713137

23653236522365523656

Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi

Journal of Information and Communication Technologies