An Investigation of Candidate Leaders’ Tweet Campaigns Prior to the Istanbul Metropolitan Municipal Elections Using Big Data Text Mining

Abstract

Social media provide platforms where individuals share their knowledge, ideas, and experiences and then transfer them to others. Political actors are also working to increase their access to the electoral masses and to participate in politics on these platforms as the target groups are included in these channels. Younger generations' use of social media rather than traditional media such as television and newspapers make social networks more important for political actors. Using text mining, it is possible to analyze and make sense of a large amount of data in different formats in these environments. In this study, their leadership characteristics of two political candidates, Binali Yıldırım and Ekrem İmamoğlu, who were the leaders of the Istanbul Metropolitan 23 June 2019 elections, were determined by examining their discourses on Twitter. The leadership features of the discourse strategy followed by the successful leader and their political supporters were analyzed. The study deployed a descriptive research model (Yıldırım & Şimşek, 2018, p. 239) and a comparative method. A mixed research design was used which included both qualitative and quantitative methods. At the same time, discourse and emotion analyzes were conducted using text mining methods on the tweets of both candidates. The result of the “assertiveness‒sensitivity measurement” indicated that Binali Yıldırım demonstrated “success-oriented leadership” features, and Ekrem İmamoğlu demonstrated “supportive leadership” features. The result of the “assertiveness‒sensitivity measurement” made based on the leaders’ Twitter feed indicated that Ekrem İmamoğlu was both more assertive and sensitive than Binali Yıldırım. There was no significant difference in the dictionary-based analysis of the emotions expressed by leaders

Keywords

• Leadership
• political communication
• big data
• text mining
• emotion analysis

Büyük Veri Metin Madenciliği Bağlamında İstanbul Büyükşehir Belediyesi Seçimlerinde Aday Liderlerin Tweet Kullanımları Üzerine Bir İnceleme

Abstract

Sosyal medya bireylerin bilgilerini, fikirlerini, deneyimlerini paylaştığı ve bunları başkalarına aktardıkları platformlardır. Siyasi aktörler de hedef gruplarının bu mecralarda yer alması nedeniyle bu platformlarda seçmen kitlelerini artırmaya, siyasete katılımı sağlamaya yönelik çalışmalar yapmaktadırlar. Özellikle genç kuşakların televizyon, gazete gibi geleneksel medyalar yerine sosyal medya uygulamalarını kullanmaları siyasi aktörler için sosyal ağları daha da önemli kılmaktadır. Metin madenciliği ile bu ortamlarda farklı biçimlerde yer alan büyük miktardaki verinin analiz edilmesi ve anlamlandırılması mümkün olmaktadır. Bu çalışmada İstanbul Büyükşehir 23 Haziran 2019 seçimlerinde başı çeken iki aday Binali Yıldırım ve Ekrem İmamoğlu’nun yürütmüş olduğu siyasal iletişim stratejilerinde bir sosyal ağ uygulaması olan Twitter üzerinde söylemleri üzerinden liderlik özelliklerinin belirlenmesi ve başarı sağlayan liderin izlediği stratejideki hangi liderlik özelliklerini söylemlerinde kullandığı ve bunların siyasal iletişim bağlamında yansıması analiz edilmiştir. Çalışmada yöntem olarak betimsel araştırma modeli (Yıldırım & Şimşek, 2018, p. 239) karşılaştırma yaklaşımı esas alınmıştır. Nitel ve nicel yöntemler bir arada kullanılarak karma araştırma desenleri de araştırma içerisinde yer almaktadır. Aynı zamanda her iki adayın tweetleri üzerinden metin madenciliği yöntemleri kullanılarak söylem ve duygu analizleri gerçekleştirilmiştir. Yapılan “İddialılık-Duyarlılık Ölçümü” sonucunda Binali Yıldırım’ın literatürde bahsedilen “Başarı Odaklı Liderlik” özelliklerini gösterdiği, Ekrem İmamoğlu’nun ise “Destekleyici Liderlik” özelliklerini gösterdiği saptanmıştır. Liderlerin Twitter üzerindeki paylaşımlarından yola çıkılarak yapılan “İddialılık-Duyarlılık Ölçümü” sonucunda Ekrem İmamoğlu’nun her iki kategoride de Binali Yıldırım’a göre daha iddialı ve duyarlı olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Liderlerin sözlük tabanlı olarak yapılan duygu analizinde ise anlamlı bir farklılık olmadığını tespit edilmiştir.

Keywords

• Liderlik
• siyasal iletişim
• büyük veri
• metin madenciliği
• duygu analizi

Supporting Institution

Yazarlar bu çalışma için finansal destek almadığını beyan etmiştir.

References

1. Aktan, E. (2019). Büyük veri: Uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi, 1(1), 1-22. https://doi.org/10.33721/by.403010
2. Anderson, C. M., & Martin, M. M. (1995). Communication motives of assertive and responsive communicators. Communication Research Reports, 12(2), 186-191. https://doi.org/10.1080/08824099509362055
3. Arslan, S., & Seçim, H. (2015). Bir siyasal iletişim aracı olarak Facebook’un seçmenlerin oy verme kararı üzerindeki etkileri: KKTC 2013 milletvekilliği erken genel seçimleri örneği. Folklor/Edebiyat, 21(84), 9-32.
4. Bastem, K., & Şeker, Ş. E. (2017). Veri madenciliği yöntemleri ile Twitter üzerinden MBTI kişilik tipi analizi. Yönetim Bilişim Sistemleri Ansiklopedisi, 4(2), 3-10.
5. Bilgin, N. (2014). İçerik Analizi Teknikler ve Örnek Çalışmalar. Ankara, Turkey: Siyasal Kitabevi.
6. Bostancı, M. (2014). Siyasal İletişim 2.0. Erciyes İletişim Dergisi, 3(3), 83-96.
7. Darling, J., & Heller, V. (2012). Effective organizational consulting across cultural boundaries: A case focusing on leadership styles and team-building. Organization Development Journal, 30(4), 54-72.
8. Duran Özcan, A. (2019). Sosyal medyada kanaat önderi olarak CEO’nun parasosyal etkisi: Twitter üzerine bir çalışma. (Unpublished doctoral dissertation). Istanbul University, Istanbul, Turkey.

9. Elgie, R. (1995). Political leadership in liberal democracies. Hampshire, UK: Macmillan Press Ltd.
10. Gahi, Y., Guennoun, M., & Mouftah, Hüseyin, T. (2016). Big data analytics for security and privacy challenges. 2016 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA), 50-53. https://doi.org/10.1109/CCAA.2016.7813688
11. Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007
12. Göksu, O. (2018). Siyasal iktidar inşasında lider olgusu: Lider tipolojileri bağlamında Recep Tayyip Erdoğan incelemesi. (Unpublished doctoral dissertation). Istanbul University, Istanbul, Turkey.
13. Güz, N., Yegen, C., & Aydın, B. O. (2019). Dijital propaganda ve politik başarı: 24 Haziran 2018 cumhurbaşkanlığı seçiminin Twitter analizi. Erciyes İletişim Dergisi, 6(2), 1461-1482. https://doi.org/10.17680/erciyesiletisim.522546
14. Hejres, S., Braganza, A., & Aldabi, T. (2017). Investigating the effectiveness of leadership styles on instructional leadership and teachers job expectancy in Kingdom of Bahrain. American Journal of Educational Research, 5(7), 694-709. https://doi.org/10.12691/education-5-7-2
15. Hikmet, T., & Sefa, S. C. (2019). Türkiye’de sosyal medya üzerinden siyasal propaganda yapmak: 2018 cumhurbaşkanı seçimi örneği. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 14(51), 61-89.
16. Jockers, M. (2020). Introduction to the Syuzhet Package. Retrieved from https://cran.r-project.org/web/packages/syuzhet/vignettes/syuzhet-vignette.html
17. Jungherr, A., & Theocharis, Y. (2017). The empiricist’s challenge: Asking meaningful questions in political science in the age of big data. Journal of Information Technology and Politics, 14(2), 97-109. https://doi.org/10.1080/19331681.2017.1312187
18. Kaid, L. L. (2008). Handbook of political communication research. London, UK: Taylor & Francis.
19. Karaçor, S. (2009). Yeni iletişim teknolojileri, siyasal katılım, demokrasi. Yönetim ve Ekonomi, 16(2), 121-131.
20. Kell, L. A. (2018). How to increase rates of engagement on Twitter. ITP Live. Retrieved from https://itp.live/content/3089-does-your-twitter-account-have-good-engagement
21. Kılınç, D., Borandağ, E., Yücalar, F., Tunalı, V., Şimşek, M., & Özçift, A. (2016). KNN algoritması ve R dili ile metin madenciliği kullanılarak bilimsel makale tasnifi. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 28(3), 89-94. https://doi.org/10.7240/mufbed.69674
22. Kültür. (n.d.). Türk Dil Kurumu Sözlükleri. Retrieved from https://sozluk.gov.tr/?kelime=kültür
23. Maireder, A., Weeks, B. E., Gil de Zúñiga, H., & Schlögl, S. (2017). Big data and political social networks: Introducing audience diversity and communication connector bridging measures in social network theory. Social Science Computer Review, 35(1), 126-141. https://doi.org/10.1177/0894439315617262
24. McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: The Kappa statistic. Biochemia Medica, 276-282.
25. Onan, A. (2017). Twitter mesajları üzerinde maki̇ne öğrenmesi̇ yöntemleri̇ne dayali duygu anali̇zi̇. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 3(2), 1-14.
26. Pal, J., & Gonawela, A. (2017). Studying political communication on Twitter: The case for small data. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 97-102. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.09.009
27. Path-Goal theory of leadership. (n.d.). Retrieved from http://www.nwlink.com/~donclark/leader/lead_path_goal.html
28. Power BI ağaç haritaları. (n.d.). Retrieved from https://docs.microsoft.com/tr-tr/power-bi/visuals/power-bi-visualization-treemaps
29. Ravi, K., & Ravi, V. (2016). A survey on opinion mining and sentiment analysis: Tasks, approaches and applications. Knowledge-Based Systems, 89, 14-46. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.06.015
30. Richmond, V. P., & McCroskey, J. C. (1990). Reliability and separation of factors on the assertiveness-responsiveness measure. Psychological Reports, 67(2), 449-450. https://doi.org/10.2466/pr0.1990.67.2.449
31. Salunkhe, P., & Deshmukh, S. (2017). Twitter based election prediction and analysis. International Research Journal of Engineering and Technology, 4(10), 539-544.
32. Thompson, C. A., & Satoshi, I. (1990). Japanese and Americans compared on assertiveness/responsiveness. Psychological Reports, 66, 829-830.
33. Tsai, W. H. S., & Men, L. R. (2017). Social CEOs: The effects of CEOs’ communication styles and parasocial interaction on social networking sites. New Media and Society, 19(11), 1848-1867. https://doi.org/10.1177/1461444816643922
34. Wang, L., & Gan, J. Q. (2017). Prediction of the 2017 French election based on Twitter data analysis. 2017 9th Computer Science and Electronic Engineering (CEEC) (pp. 89-93). Colchester, UK. https://doi.org/10.1109/CEEC.2017.8101605.
35. Xu, L. Da, & Duan, L. (2019). Big data for cyber physical systems in industry 4.0: A survey. 13(2), 148-169. https://doi.org/10.1080/17517575.2018.1442934
36. Yaklaşan veri fırtınasını nasıl karşılayacaksınız? (n.d.). Seagate. Retrieved from https://www.seagate.com/tr/tr/our-story/data-age-2025-weathering-a-data-storm/
37. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2018). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri (11. baskı). Eskişehir: seçkin.