TOGG OTOMOBİLLERİ YOUTUBE VİDEO YORUMLARININ DUYGU ANALİZİ VE MAKİNE ÖĞRENME MODELİ İLE İNCELENMESİ

Öz

Elektrikli otomobiller, çevre dostu olmaları ile geleneksel otomobillere göre daha avantajlı ve popüler durumdadır. Türkiye, TOGG ile birlikte elektrikli arabasını üretmeye başlamıştır. Bu durum insanlarda heyecan ve merak uyandırmıştır. Birçok insan bu merakını sosyal medyada videolar izleyerek ve yorumlar ile etkileşim kurarak gidermeye çalışmaktadır. Ayrıca her videoya bırakılan yorumlar ve kullanıcıların birbiri ile etkileşimleri neticesinde büyük bir veri ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada TOGG otomobillerine ilişkin sosyal medya kullanıcı algılarının araştırılması amaçlanmış, bu kapsamda YouTube platformundaki kullanıcıların en çok izlenen üç videoya bıraktıkları yorumlar analiz edilmiş, bu yorumların duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda TOGG ile ilgili yorumların çoğunlukla pozitif olduğu tespit edilmiş ve firmanın iddia ettiği gibi tüketicilerin de TOGG’u bir otomobilden çok akıllı cihaz olarak algıladıkları anlaşılmıştır. Bu husus çalışmanın önemli sonuçlarındandır. Son olarak, makine öğrenmesi algoritmaları ile duygu sınıflandırması gerçekleştirilerek yaklaşık %85 başarı ile sınıflandırma sağlanmıştır. Çalışmanın hem TOGG firmasının yetkililerine hem de TOGG otomobillerini satın alacak kişilere bilgi sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• YouTube
• Duygu Analizi
• TOGG
• Elektrikli Otomobil
• Makine Öğrenmesi

EMOTIONAL ANALYSIS OF TOGG CARS YOUTUBE VIDEO COMMENTS AND EXAMINATION WITH MACHINE LEARNING MODEL

Öz

Electric cars are currently more advantageous and popular compared to traditional cars due to their environmentally friendly nature. In collaboration with TOGG, Turkey has begun producing its electric car, generating excitement and curiosity among the public. Many individuals seek to satisfy their curiosity by watching videos and engaging in discussions on social media. Furthermore, the comments left on each video and the interactions among users have resulted in a significant amount of data. This study aims to investigate social media user perceptions related to TOGG cars. In this context, comments left by users on the top three most-watched videos on the YouTube platform were analyzed, and sentiment analysis of these comments was conducted. The analysis revealed that the majority of comments related to TOGG were predominantly positive. It was determined that consumers perceive TOGG more as a smart device than just an automobile, consistent with the claims made by the company. This finding is one of the significant outcomes of the study. Finally, sentiment classification using machine learning algorithms achieved a classification success rate of approximately 85%. It is believed that this study will provide valuable information to both TOGG company officials and individuals considering purchasing TOGG cars.

Anahtar Kelimeler

• YouTube
• Sentiment Analysis
• TOGG
• Electric Car
• Machine Learning

Kaynakça

1. Abbasi, A. Z., Tsiotsou, R. H., Hussain, K., Rather, R. A., & Ting, D. H. (2023). Investigating the impact of social media images’ value, consumer engagement, and involvement on eWOM of a tourism destination: A Transmittal Mediation Approach. Journal Of Retailing And Consumer Services, 71, 103231.
2. Alamsıya, D. P., Arifin, T., Ramdhani, Y., Hidayat, F. A., & Susanti, L. (2022). Classification of customer complaints: Tf-ıdf approaches. 2022 2nd International Conference on Intelligent Technologies (CONIT), 1-5.
3. Amarasekara, I., & Grant, W. J. (2019). Exploring the YouTube science communication gender gap: A sentiment analysis. Public Understanding of Science, 28(1), 68-84.
4. Asghar, M. Z., Ahmad, S., Marwat, A., & Kundi, F. M. (2015). Sentiment analysis on YouTube : a brief survey. MAGNT Research Report, 3(1), 1250-1257.
5. Avcı, İ. (2020). Yerli markalı otomobil satın alma niyetinde etnosentrizm, ülke imajı ve yenilikçiliğin etkisi: türkiye’nin otomobili (togg) bağlamında bir araştırma. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 439-466.
6. Bhuiyan, H., Ara, J., Bardhan, R., & Islam, Md. R. (2017). Retrieving youtube video by sentiment analysis on user comment. 2017 IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications (ICSIPA), 474-478.
7. BTHaber. (2019). Türkiye’nin Otomobili sahneye çıktı ‘Yeni Lige’ yolculuk başladı. Erişim Tarihi: 20.04.2023, Erişim adresi: https://www.bthaber.com/turkiyenin-otomobili-sahneye-cikti-yeni-lige-yolculuk-basladi/
8. Counterpoint. (2022). BYD Widens Gap with Tesla in Q3 2022, Leads Global EV Market. Erişim Tarihi: 27.04.2023, https://www.counterpointresearch.com/global-ev-sales-q3-2022/

9. Cunha, A. A. L., Costa, M. C., & Pacheco, M. A. C. (2019). Sentiment Analysis of YouTube Video Comments Using Deep Neural Networks. Içinde L. Rutkowski, R. Scherer, M. Korytkowski, W. Pedrycz, R. Tadeusiewicz, & J. M. Zurada (Ed.), Artificial Intelligence and Soft Computing (ss. 561-570). Springer International Publishing.
10. Cunningham, S., & Craig, D. (2017). Being ‘really real’ on YouTube : Authenticity, community and brand culture in social media entertainment. Media International Australia, 164(1), 71-81.
11. Demi̇r, A. (2020). Türkiye’nin otomonili’nin gzft analizi. ESAM Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 1(1), 24-46.
12. Demirer, D. P., & Büyükeke, A. (2022). Analysing perceptions towards electric cars using text mining and sentiment analysis: a case study of the newly introduced TOGG in Turkey. Applied Marketing Analytics, 7(4), 386-399.
13. Ding, N., Prasad, K., & Lie, T. T. (2017). The electric vehicle: a review. International Journal of Electric and Hybrid Vehicles, 9(1), 49-66.
14. Doğan, S. Ö. (2023). The impact of Country-of-Origin Effect and Consumer Ethnocentrism on Purchase Intention: The Case of the First Turkish Car ‘‘TOGG’’ (Ongoing Dissertion Project). Erişim Tarihi: 29.04.2023, https://www.researchgate.net/profile/Oezlem-Dogan-7/publication/368407229.
15. Durmuş, Y. (2022). Sentiment analysis of restaurant reviews in artvin province by rule-based sentiment analysis and machine learning. GSI Journals Serie A: Advancements in Tourism Recreation and Sports Sciences, 5(2), 134-144.
16. EVVolumes. (2022). Global EV Sales for 2022. Erişim Tarihi: 29.04.2023, https://www.ev-volumes.com/
17. Faria, R., Brito, L., Baras, K., & Silva, J. (2017). Smart mobility: a survey. 2017 International Conference on Internet of Things for the Global Community (IoTGC), 1-8.
18. Febriyantoro, M. T. (2020). Exploring youtube marketing communication: brand awareness, brand image and purchase intention in the millennial generation. Cogent Business & Management, 7(1), 1787733.
19. Feijoo Fernández, B., & Erika Fernández Gómez (2021). Niños y niñas influyentes en youtube e ınstagram: contenidos y presencia de marcas durante el confinamiento. Cuadernos.info, 49, 300-328.
20. GTSO. (2023). TOGG. Erişim Tarihi: 25.04.2023, https://gtso.org.tr/TOGG/
21. Gu, B., Park, J., & Konana, P. (2012). Research note—the ımpact of external word-of-mouth sources on retailer sales of high-ınvolvement products. Information Systems Research, 23(1), 182-196.
22. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd edition). Morgan Kaufmann.
23. Hannan, M. A., Azidin, F. A., & Mohamed, A. (2014). Hybrid electric vehicles and their challenges: a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 29, 135-150.
24. He, S., & Wang, Y. (2023). Evaluating new energy vehicles by picture fuzzy sets based on sentiment analysis from online reviews. Artificial Intelligence Review, 56(3), 2171-2192.
25. IEA. (2022). Global electric car sales have continued their strong growth in 2022 after breaking records last year. Erişim Tarihi: 28.04.2023, https://www.iea.org/news/global-electric-car-sales-have-continued-their-strong-growth-in-2022-after-breaking-records-last-year
26. IEEE Smartcities. (2023). About IEEE Smart Cities. Erişim Tarihi: 01.05.2023, https://smartcities.ieee.org/about
27. Jiang, X., & Everts, J. (2022). Making sense of electrical vehicle discussions using sentiment analysis on closely related news and user comments (arXiv:2112.12327). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.12327
28. Jorgensen, K. (2008). Technologies for electric, hybrid and hydrogen vehicles: Electricity from renewable energy sources in transport. Utilities Policy, 16(2), 72-79.
29. Karn, A. L., Karna, R. K., Kondamudi, B. R., Bagale, G., Pustokhin, D. A., Pustokhina, I. V., & Sengan, S. (2023). Customer centric hybrid recommendation system for E-Commerce applications by integrating hybrid sentiment analysis. Electronic Commerce Research, 23(1), 279-314.
30. Kaynar, O., Görmez, Y., Yildiz, M., & Albayrak, A. (2016, Eylül 17). Makine öğrenmesi yöntemleri ile duygu analizi—sentiment analysis with machine learning techniques. International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP’16), Malatya.
31. Kocagöz, E., İğde, Ç. S., & Çeti̇ndağ, G. (2020). Elektrikli ve akıllı, yerli ve milli: Türkiye’nin Otomobili Girişim Grubu’nun tanıttığı araçlara yönelik tüketicilerin ilk değerlendirmeleri. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, Article 49.
32. Köksal, A., & Özgür, A. (2021). Twitter dataset and evaluation of transformers for turkish sentiment analysis. 2021 29th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1-4.
33. Lee, J. E., & Watkins, B. (2016). YouTube vloggers’ influence on consumer luxury brand perceptions and intentions. Journal of Business Research, 69(12), 5753-5760.
34. Mishev, K., Gjorgjevikj, A., Vodenska, I., Chitkushev, L. T., & Trajanov, D. (2020). Evaluation of sentiment analysis in finance: from lexicons to transformers. IEEE Access, 8, 131662-131682.
35. Mordue, G., & Sener, E. (2022). Upgrading in the automotive periphery: turkey’s battery electric vehicle maker TOGG. Development and Change, 53(4), 760-795.
36. OECD. (2020). Gross domestic spending on R&D. Erişim Tarihi: 25.05.2023, https://data.oecd.org/rd/gross-domestic-spending-on-r-d.htm
37. OSD. (2022). Otomotiv Sanayii Genel ve İstatistik Bülteni (General and Statistical Information Bulletin Of Automotive Manufacturers). Erişim Tarihi: 25.04.2023, https://www.osd.org.tr/saved-files/PDF/2022/04/19/KATALOG%202022.pdf.
38. Polatgil, M. (2023a). Togg otomobili için youtube yorumlarının konu modellemesi. 10. Uluslararası Marmara Sosyal Bilimler Kongresi, İstanbul, 48-53.
39. Polatgil, M. (2023b). Analyzing Comments Made to The Duolingo Mobile Application with topic modeling. International Journal of Computing and Digital Systems, 13 (1), 223-230.
40. Reilly, A. H., & Hynan, K. A. (2014). Corporate communication, sustainability, and social media: It’s not easy (really) being green. Business Horizons, 57(6), 747-758.
41. Resmi Gazete. (2019). Cumhurbaşkanı Kararları. Erişim Tarihi: 01.05.2023 https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2019/12/20191227.pdf
42. Schultes, P., Dorner, V., & Lehner, F. (2013). Leave a Comment! An In-Depth Analysis of User Comments on YouTube . Wirtschaftsinformatik Proceedings 2013. https://aisel.aisnet.org/wi2013/42
43. Sierzchula, W., Bakker, S., Maat, K., & van Wee, B. (2014). The influence of financial incentives and other socio-economic factors on electric vehicle adoption. Energy Policy, 68, 183-194.
44. STATISTA. (2023). Electric Vehicles – Worldwide. Erişim Tarihi: 01.05.2023, https://www.statista.com/outlook/mmo/electric-vehicles/worldwide#:~:text=Electric%20Vehicles%20market%20unit%20sales,amount%20to%20US%2453.19k.
45. STB Teknoyatırım (2022). Türkiye İçin Elektrikli Araç Şarj Yapısı. Erişim Tarihi: 01.05.2023, https://sarjdestek.sanayi.gov.tr/turkiye-icin-elektrikli-arac-sarj-altyapisi
46. TEHAD. (2023). Şarj ağı lisans sahibi firma sayısı 110’a yükseldi. Erişim Tarihi: 26.04.2023, https://www.tehad.org/2023/02/20/sarj-agi-lisans-sahibi-firma-sayisi-110a-yukseldi/
47. Thelwall, M., Sud, P., & Vis, F. (2012). Commenting on YouTube videos: From guatemalan rock to El Big Bang. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(3), 616-629. https://doi.org/10.1002/asi.21679
48. Tian, X., Vertommen, I., Tsiami, L., van Thienen, P., & Paraskevopoulos, S. (2022). Automated customer complaint processing for water utilities based on natural language processing—case study of a dutch water utility. Water, 14(4), Article 4.
49. TOGG. (2022). TOGG Teknoloji Kampüsü Açılış Töreni. Erişim Tarihi: 15.04.2023, https://www.YouTube .com/watch?v=to4BLaAfEIU
50. TOGG. (2023). Geleceğin Mobilite Platformu. Erişim Tarihi: 15.04.2023, https://www.TOGG.com.tr/about
51. TRT Haber. (2023). Türkiye'de elektrikli otomobil sayısı yüzde 132 arttı. Erişim Tarihi: 25.04.2023, https://www.trthaber.com/haber/ekonomi/turkiyede-elektrikli-otomobil-sayisi-yuzde-132-artti-741610.html
52. Tuna, M. F., Kaynar, O., & Akdoğan, M. Ş. (2021). Otellere ilişkin çevrimiçi geribildirimlerin makine öğrenmesi yöntemleriyle duygu analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2232-2241.
53. TÜİK . (2022). Hanehalkı Bilişim Teknolojileri (BT) Kullanım Araştırması, 2022. Erişim Tarihi: 29.04.2023, https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Bilisim-Teknolojileri-(BT)-Kullanim-Arastirmasi-2022-45587
54. Van Mierlo, J., Maggetto, G., & Lataire, Ph. (2006). Which energy source for road transport in the future? A comparison of battery, hybrid and fuel cell vehicles. Energy Conversion and Management, 47(17), 2748-2760.
55. Wang, J., Lai, J.-Y., & Lin, Y.-H. (2023). Social media analytics for mining customer complaints to explore product opportunities. Computers & Industrial Engineering, 178, 109104.
56. Wei, J., Jiang, M., Li, Y.-N., Li, W., & Mead, J. A. (2023). The impact of product defect severity and product attachment on consumer negative emotions. Psychology & Marketing, 40(5), 1026-1042.
57. Westerman, D., Spence, P. R., & Van Der Heide, B. (2014). Social media as ınformation source: recency of updates and credibility of ınformation. Journal of Computer-Mediated Communication, 19(2), 171-183.
58. Wöllmer, M., Weninger, F., Knaup, T., Schuller, B., Sun, C., Sagae, K., & Morency, L.-P. (2013). YouTube movie reviews: sentiment analysis in an audio-visual context. IEEE Intelligent Systems, 28(3), 46-53.
59. Yaprak, B. (2023). TOGG’un pazarlama çevresinin değerlendirilmesi: PESTLE analizi. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 6(1), 155-165.
60. Yılmaz, A. (2020). Reklam Mecrası Instagram: TOGG ve GÜNSEL elektrikli otomobil markaları üzerine ampirik bir araştırma. Erciyes İletişim Dergisi, 7(2).
61. Yılmaz, A. (2023). TOGG reklam stratejisi: tüketici içgörüsünden tv reklamı öngörüsüne bir ampirik çalışma. Türkiye Medya Akademisi Dergisi, 3(5), 216-257.
62. Yu, C. H., Jannasch-Pennell, A., & DiGangi, S. (2011). Compatibility between text mining and qualitative research in the perspectives of grounded theory, content analysis, and reliability. Qualitative Report, 16(3), 730-744.
63. Yülek, M. A., Lee, K. H., Kim, J., & Park, D. (2020). State capacity and the role of ındustrial policy in automobile ındustry: a comparative analysis of turkey and south korea. Journal of Industry, Competition and Trade, 20(2), 307-331.