EN
TR
Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi
Öz
Bu çalışma, ChatGPT'nin kullanıma sunulduğu ilk üç aylık döneminde paylaşılan tweet'lerle kullanıcıların bu teknolojiye ilişkin duygularının analizini, duygusal eğilimlerini ve bu eğilimlerle ilişkili kavramlarını incelemektedir. 01.12.2022-01.03.2023 tarihleri arasında "chatgpt" konu etiketini içeren 15.556 adet retweet içermeyen Türkçe Twitter gönderisi R dili ile veri madenciliği tekniği kullanılarak çekilmiştir. Üç ayrı döneme ayrılan Twitter paylaşımlarının veri sadeleştirme, analiz ve görselleştirme işlemleri Python programlama dili ile yapılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre ChatGPT kullanıcılar tarafından daha çok negatif yerine pozitif duygularla karşılanmıştır. İlk ayında diğer aylara kıyasla negatif duygularla daha çok eşleştirilmiş görülmektedir. Ancak bunun arkasında genellikle "işsiz kalmak" veya "dezenformasyon" riski bulunmaktadır. İkinci ayında negatif duygusal eğilimler uygulama aksaklıkları ve aynı soruya verilen farklı yanıtlar; pozitif duygusal eğilimler ise Microsoft'un yatırım yapmasıyla ilişkilidir. Üçüncü ayında ise arama motorları ve Çin ekseninde kelime dağılımı görülmektedir. Bu ay içerisinde kullanıcılar Çin erişim engeli negatif duygularla ancak birçok teknoloji şirketinin ChatGPT'ye entegre olması ya da benzer bir teknoloji üretmesine ilişkin duyurular pozitif duygularla algılamıştır. Paylaşımların duygu skorlarına bakıldığında ise çok küçük farkla pozitif eğilimlerin daha yüksek olduğu ancak aylar ilerledikçe her iki duygu kategorisinde skorun düştüğü gözlemlenmiştir. Bu araştırma bulgularına dayanarak gelecekte ChatGPT'ye yönelik İngilizce dışındaki dillerde görüşler içeren kullanıcı içeriğini içeren kapsamlı çalışmalar yapılması, genelde yapay zekanın özelde ChatGPT'nin toplum tarafından benimsenmesine ilişkin daha çeşitli içgörülerin yakalanmasını sağlayacaktır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abdullah, M., Madain, A. ve Jararweh, Y. (2022). ChatGPT: Fundamentals, applications and social impacts. 2022 Ninth International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS), IEEE, 18 Ocak 2024 tarihinde https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10062688&casa_token=2knaLzDo4aIAAAAA:HpWPOeyBZ5xkV-SZlc3ZSHqYILs5sWGwMZbYmFh9XlRN60bM7dKAc_VWYtsHfKmo1eg5J-ZpVKM&tag=1 adresinden erişildi.
- Adalı, E. (2012). Doğal dil işleme. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5(2), 4 Ocak 2023 tarihinde https://dergipark.org.tr/en/pub/tbbmd/issue/22245/238797 adresinden erişildi.
- Adeshola, I. ve Adepoju, A. P. (2023). The opportunities and challenges of ChatGPT in education. Interactive Learning Environments, https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253858
- Agarwal, A., Xie, B., Vovsha, I., Rambow, O. ve Passonneau, R. J. (2011). Sentiment analysis of Twitter data. Proceedings of the workshop on language in social media (LSM 2011) (30-38). 5 Ocak 2024 tarihinde https://aclanthology.org/W11-0705.pdf adresinden erişildi.
- Ağduk, S., Çelik, F. Y. ve Aydemir, E. (2024). TurkishBERT ile Youtube yemek tarifi videolarındaki yorumların duygusal tonalitenin incelenmesi. Anatolia Science and Technology Journal, 1(1), 13-24.
- Akdeniz, F. N. ve Cebeci, H. İ. (2021). Belediye hizmetlerin değerlendirilmesinde duygu analizi yaklaşımı: Sakarya ili örneği. Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi, 4(2), 127-135.
- AlAfnan, M. A., Dishari, S., Jovic, M. ve Lomidze, K. (2023). Chatgpt as an educational tool: Opportunities, challenges, and recommendations for communication, business writing, and composition courses. Journal of Artificial Intelligence and Technology, 3(2), 60-68.
- Alsaeedi, A. ve Khan, M. Z. (2019). A study on sentiment analysis techniques of Twitter data. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(2), 361-374.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
İletişim Sosyolojisi
Bölüm
Araştırma Makalesi
Erken Görünüm Tarihi
30 Aralık 2024
Yayımlanma Tarihi
30 Aralık 2024
Gönderilme Tarihi
19 Nisan 2024
Kabul Tarihi
20 Ekim 2024
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2024 Cilt: 27 Sayı: 52
APA
Gazaz, D. C., & Ayvaz, S. (2024). Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(52), 487-506. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1470846
AMA
1.Gazaz DC, Ayvaz S. Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi. BAUNSOBED. 2024;27(52):487-506. doi:10.31795/baunsobed.1470846
Chicago
Gazaz, Doğan Can, ve Süheyla Ayvaz. 2024. “Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi”. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 27 (52): 487-506. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1470846.
EndNote
Gazaz DC, Ayvaz S (01 Aralık 2024) Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 27 52 487–506.
IEEE
[1]D. C. Gazaz ve S. Ayvaz, “Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi”, BAUNSOBED, c. 27, sy 52, ss. 487–506, Ara. 2024, doi: 10.31795/baunsobed.1470846.
ISNAD
Gazaz, Doğan Can - Ayvaz, Süheyla. “Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi”. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 27/52 (01 Aralık 2024): 487-506. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1470846.
JAMA
1.Gazaz DC, Ayvaz S. Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi. BAUNSOBED. 2024;27:487–506.
MLA
Gazaz, Doğan Can, ve Süheyla Ayvaz. “Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi”. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, c. 27, sy 52, Aralık 2024, ss. 487-06, doi:10.31795/baunsobed.1470846.
Vancouver
1.Doğan Can Gazaz, Süheyla Ayvaz. Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi. BAUNSOBED. 01 Aralık 2024;27(52):487-506. doi:10.31795/baunsobed.1470846
Cited By
GAZETECİLİK VE YAPAY ZEKÂ: HABER ÜRETİMİNDE CHATGPT VE DEEPSEEK UYGULAMALARININ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685596