SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME
Öz
Bu çalışmanın amacı farklı sektörlerde faaliyet gösteren lider rakip firmaların sosyal medya etkinliklerinin ölçülmesidir. Bu kapsamda, 2018 Şubat ayı boyunca Twitter kullanıcılarının kozmetik, pazaryeri ve elektronik sektöründe faaliyet gösteren rakip firmalar hakkında yaptıkları paylaşımlar ve bu firmaların kurumsal Twitter hesaplarından yapmış oldukları paylaşımlar Sosyal Medya Madenciliği yöntemi ile analiz edilmiştir. Firmalar hakkındaki tweet sayısı, tweet değeri (olumlu, olumsuz, nötr), takipçi kazanımı, yanıt sayısı, retweet sayısı ve beğeni sayısı başlıklarından oluşan Twitter etkinliğinin ölçüm kriterleri ele alınarak bir başarı sıralaması yapılmış ve en başarılı firmanın kozmetik, en düşük sıralamaya sahip firmanın ise elektronik sektöründen olduğu tespit edilmiştir. Tweet değerini saptayabilmek için Duygu Analizi gerçekleştirilmiştir ve olumlu tweet oranının kozmetik firmaları için daha fazla olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Ayata, D., Saraçlar, M. ve Özgür, A. (2017), Turkish Tweet Sentiment Analysis with Word Embedding and Machine Learning, Proceedings of the 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), s.1-4.
- Bonzanini, M. (2016), Mastering Social Media Mining with Python, Birmingham: Packt Publishing.
- Boyd, D. M. ve Ellison, N. B. (2007), Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), s.210-230.
- Can, U. ve Alatas, B. (2017), Duygu Analizi ve Fikir Madenciliği Algoritmalarının İncelenmesi, International Journal of Pure and Applied Sciences, 3(1), s.75-111.
- Çoban, Ö., Özyer, B. ve Özyer, G. T. (2015), Sentiment Analysis for Turkish Twitter Feeds, Proceedings of the 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, s.2388-2391.
- Danneman, N. ve Heimann R. (2014), Social Media Mining with R, Packt Publishing Ltd.
- Evans, D. (2008), Social Media Marketing: An Hour a Day, Willey Publishing.
- Freelon, D. (2013), ReCal OIR: Ordinal, Interval, and Ratio Intercoder Reliability as a Web Service, International Journal of Internet Science, Vol.8, No:1, ss.10-16.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
24 Mart 2020
Gönderilme Tarihi
9 Kasım 2019
Kabul Tarihi
13 Şubat 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 20 Sayı: 1
Cited By
Twitter Sentiment Analysis Based on Daily Covid-19 Table in Turkey
Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences
https://doi.org/10.35377/saucis...932620Sosyal Medya ve Elektronik Ağızdan Ağza Pazarlama Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Twitter Örneği
Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.52642/susbed.1288839Yerel Yönetimlerin Sosyal Medya Kullanımlarının Metin Madenciliği ile Analizi
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
https://doi.org/10.29130/dubited.1189037Matematiksel İspat Yöntemlerine İlişkin YoutubeTM Videolarının ve Video Yorumlarının Analizi
İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17679/inuefd.1378938Sentiment Analysis on Youtube Comments Using Machine Learning and Deep Learning with PCA- and LDA-Based Feature Selection
International Journal of Information Technology
https://doi.org/10.1007/s41870-025-02938-7