A REVIEW ON QUANTITATIVE FEATURES AND READABILITY OF COLUMNS

Öz

In this study, quantitative features and readability of columns belong to 18 columnists who write for the newspapers having the highest circulation of Türkiye. 12262 columns published between the years 2017-2021 on the following topics: education, economy, health, sports and life were analysed with the developed software and Natural Language Processing techniques. Average number of sentences, words, syllables and letters of columns, average word number of sentences, average syllable and letter numbers of words were determined, and readability of texts were identified by Ateşman, Çetinkaya-Uzun and Bezirci-Yılmaz formulas, and the results were presented. Data obtained as a result of processing columns were evaluated in terms of category, newspaper and author. The columns consist of averagely 42.08 sentences, 429.88 words, 1166.32 syllables and 2699.44 letters. Moreover, the average word number of sentences is 10.22, whereas the average syllable number of words is 2.71 and the average letter number of words is 6.28. The average readability of columns were as follows respectively according to Ateşman, Çetinkaya-Uzun and Bezirci-Yılmaz: 63.16 (medium difficulty), 38.40 (educational reading) and 11.87 (high school 11-12.class). According to Ateşman formula, the level of the columns was predominantly easy (43.91%), whereas there is no text at the level of very easy. According to Çetinkaya-Uzun, the columns were predominantly at the level of independent reading (69.32%). Furthermore, according to Bezirci-Yılmaz the texts were mostly at the level of secondary school (30.00%), high school (29.58%) and academic (27.81%), there is no text at the level of primary school 1-2.class Average number of sentences is the only quantitative feature in which the difference is over 50% between the categories. Despite this, it was found out that the difference between newspapers and authors exceeds 50% in all quantitative features except average number of syllables and letters of words. It was seen that the difference in quantitative features was more evident in authors compared to category and newspaper. It was revealed that the newspaper has more decisive influence than the category, the author has more decisive influence than both the category and the newspaper in terms of readability in all 3 formulas. On the other hand, it was found out that 9 authors in 4 newspapers and 3 categories have been writing columns highly above the average educational level of Türkiye, at the undergraduate/academic level.

Anahtar Kelimeler

• Newspaper
• Column
• Natural Language Processing
• Quantitative Feature
• Readability

KÖŞE YAZILARININ NİCEL ÖZELLİKLERİ İLE OKUNABİLİRLİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME

Öz

Bu çalışmada Türkiye’nin tirajı en yüksek gazetelerinde yazan 18 köşe yazarına ait yazıların nicel özellikleri ve okunabilirlikleri incelenmiştir. 2017-2021 yılları arasında eğitim, ekonomi, sağlık, spor ve yaşam kategorilerinde yayımlanan 12262 köşe yazısı geliştirilen yazılım ve Doğal Dil İşleme teknikleri kullanılarak işlenmiştir. Köşe yazılarının ortalama cümle, kelime, hece ve harf sayıları, cümlelerin ortalama kelime, kelimelerin ortalama hece ve harf sayıları tespit edilmiş, yazı okunabilirlikleri Ateşman, Çetinkaya-Uzun ve Bezirci-Yılmaz formülleriyle belirlenmiş ve sonuçlar sunulmuştur. Köşe yazılarının işlenmesi neticesinde elde edilen veriler kategori, gazete ve yazar bağlamında değerlendirilmiştir. Köşe yazıları ortalama 42.08 cümle, 429.88 kelime, 1166.32 hece ve 2699.44 harften oluşmaktadır. Ayrıca, yazılardaki cümlelerin ortalama kelime sayısı 10.22 iken kelimelerin ortalama hece sayısı 2.71 ve harf sayısı 6.28’dir. Köşe yazılarının ortalama okunabilirlikleri Ateşman, Çetinkaya-Uzun ve Bezirci-Yılmaz’a göre sırasıyla 63.16 (orta güçlükte), 38.40 (eğitsel okuma) ve 11.87’dir (lise 11-12.sınıf). Ateşman formülüne göre yazılar ağırlıklı olarak kolay (%43.91) düzeydeyken çok kolay olan hiç yazı bulunmamaktadır. Çetinkaya-Uzun’a göre yazılar yoğun olarak bağımsız okuma (%69.32) düzeyindedir. Bezirci-Yılmaz’a göre ise yazılar daha çok ortaokul (%30.00), lise (%29.58) ve akademik (%27.81) seviyelerdedir; ilkokul 1-2.sınıf seviyesinde yazı bulunmamaktadır. Kategoriler arası farkın %50’nin üstünde olduğu tek nicel özellik ortalama cümle sayısıdır. Buna karşın kelimelerin ortalama hece ve harf sayısı dışındaki bütün nicel özelliklerde gazete ve yazarlar arası farkın %50’nin üstüne çıktığı tespit edilmiştir. Nicel özelliklerdeki farklılığın kategori ve gazeteye oranla yazarlarda daha belirgin olduğu görülmüştür. 3 formülde de gazetenin kategoriden, yazarınsa hem kategori hem de gazeteden okunabilirlik açısından daha belirleyici etkiye sahip olduğu ortaya konmuştur. Öte yandan 3 kategori ve 4 gazetedeki 9 yazarın Türkiye’deki ortalama eğitim seviyesinin hayli üzerinde; lisans/akademik düzeyde yazılar kaleme aldıkları belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Gazete
• Köşe Yazısı
• Doğal Dil İşleme
• Nicel Özellik
• Okunabilirlik

Kaynakça

1. Akbulut, A. S. (2022). İnternet ortamındaki şeffaf plak tedavisi ile ilgili bilgilerin okunabilirlik analizi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Diş Hekimliği Dergisi, 4(1), 7-11. https://dergipark.org.tr/tr/pub/neudhfdergisi/issue/69707/1087179
2. Arslan, K. & Bay, Y. (2022). İlkokul 1-4. sınıflar Türkçe ders kitaplarında yer alan metinlerin okunabilirlik düzeyleri. Türkiye Eğitim Dergisi, 7(2), 488-504. https://doi.org/10.54979/turkegitimdergisi.1176597
3. Ateşman, E. (1997). Türkçede Okunabilirliğin Ölçülmesi. Dil Dergisi, (58), 71-74.
4. Ay, İ. E. & Duranoğlu, Y. (2022). Göz damlası prospektüslerinin okunabilirlik düzeyinin değerlendirilmesi. Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi, 27(1), 55-59. https://doi.org/10.21673/anadoluklin.993863
5. Basın İlan Kurumu (2021, 28 Temmuz). 2020 yazılı medya istatistikleri açıklandı. https://bik.gov.tr/kurumsal-haberler/2020-yazili-medya-istatistikleri-aciklandi/
6. Basmacı, G. (2022). Köşe yazarlığının işleyişine yönelik bir inceleme: köşe yazılarında öne çıkan konular, aktörler ve metin içindeki çeşitlilik. İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi, 58, 139-152. https://doi.org/10.47998/ikad.1100082
7. Bezirci, B. & Yılmaz, A. E. (2010). Metinlerin okunabilirliğinin ölçülmesi üzerine bir yazılım kütüphanesi ve Türkçe için yeni bir okunabilirlik ölçütü. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 12(3), 49-62. https://dergipark.org.tr/tr/pub/deumffmd/issue/40831/492667
8. Bozkurt, A., Şahin, B. & Bağcı, Z. (2022). Evaluation of readability and content of texts on autism spectrum disorder. ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi, 7(2), 291-300. https://doi.org/10.35232/estudamhsd.1035882

9. Çetinkaya, G. (2010). Türkçe metinlerin okunabilirlik düzeylerinin tanımlanması ve sınıflandırılması [Yayımlanmış doktora tezi]. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp
10. Dalkıran, G. (2020). Can some words in news content create negative perception in terms of sectoral image? Aquaculture or fish farms. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, Milli Mücadele'nin 100. Yılı Özel Sayısı, 639-661. https://doi.org/10.21733/ibad.800240
11. Eryilmaz, M. A., Solak, I., Ay, E. & Kozanhan, B. (2022). Evaluation of readability of Turkish websites on obesity and bariatric surgery. Clinical and Experimental Health Sciences, 12(1), 41-45. https://doi.org/10.33808/clinexphealthsci.763167
12. Harmankaya, M. Ö. (2022). Uluslararası öğrenciler için akademik Türkçe sosyal bilimler kitabının okunabilirliği. Bayterek Uluslararası Akademik Araştırmalar Dergisi, 5(2), 250-264. https://doi.org/10.48174/buaad.52.10
13. Karal Temuroğlu, Ş. & Mazıcı, N. (2018). Elektrik dağıtım ihaleleri ve medya. Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, 29, 47-68. https://dergipark.org.tr/tr/pub/turcom/issue/38125/438520
14. Karşılayan, S. (2022). Ak Başat Türkçe a1-a2 kitabındaki metinlerin okunabilirlik sayısı ve metinlerdeki ses birimlerin okumaya etkisi. Türk Dünyası ve Türkçe Öğretimi, 1(1), 1-17. https://doi.org/10.5281/zenodo.6774406
15. Kuyumcu, B., Buluz B. & Kömeçoğlu, Y. Author identification in Turkish documents with ridge regression analysis. 2019 27th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Sivas, Turkey, 2019, 1-4. https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806242
16. Millî Eğitim Bakanlığı. (2012, 11 Nisan). 6287 ilköğretim ve eğitim kanunu ile bazı kanunlarda değişiklik yapılmasına dair kanun [Kanun]. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/04/20120411-8.htm
17. Ogur, E. (2022). 2021-2022 öğretim yılında okutulan 6. sınıf Türkçe ders kitaplarındaki metinlerin okunabilirlik yönünden incelenmesi. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim (TEKE) Dergisi, 11(4), 1647-1664. https://dergipark.org.tr/en/pub/teke/issue/73952/1221117
18. Otu, M. & Karagözoğlu, Ş. (2022). Fibromiyalji sendromu ile ilgili Türkiye’deki bilgi sunan web sitelerinin okunabilirlik, içerik ve kalite açısından incelenmesi. Türk Osteoporoz Dergisi, 28, 19-25. https://doi.org/10.4274/tod.galenos.2021.75508
19. SimilarWeb (2023, 1 Ocak). En popüler web siteleri sıralaması. Erişim adresi: https://www.similarweb.com/tr/top-websites/turkey/ adresinden 03 Ocak 2023 tarihinde alınmıştır.
20. Speed Medya (2021). Pandemide online haber siteleri günlük trafiklerini ortalama 1,1 milyon artırdı. Erişim adresi: http://app.speedmedya.com/Report/ReportDetail?ReportCode=110 adresinden 13 Eylül 2022 tarihinde alınmıştır.
21. Şakiroğlu, Y. (2020). Ortaokul Türkçe ders kitaplarındaki öykülerin kelime–cümle uzunlukları ve okunabilirlik düzeyleri üzerine bir inceleme. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(6), 1827-1834. https://dergipark.org.tr/en/pub/anemon/issue/58092/746147
22. Temur, T. (2003). Okunabilirlik (readability) kavramı. Türklük bilimi araştırmaları, 13, 169-182. https://dergipark.org.tr/tr/pub/tubar/issue/16954/177007
23. Türkiye İstatistik Kurumu (2022, 19 Aralık). Nüfus ve konut sayımı, 2021 / Tablo-11: Bitirilen eğitim durumuna ve cinsiyete göre nüfus [Haber Bülteni]. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Nufus-ve-Konut-Sayimi-2021-45866
24. Uyar, T., Karacan Uyar, K. & Yağlı, E. (2021). Gözetimli makine öğrenmesiyle noktalama ve etkisiz kelime sıklıkları kullanarak yazar tanıma. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 14(2), 183-190. https://doi.org/10.17671/gazibtd.623629
25. Zemberek (2007, 5 Ocak). Açık kaynak kodlu Türkçe doğal dil işleme kütüphanesi. http://code.google.com/p/nzemberek adresinden 12 Temmuz 2015 tarihinde alınmıştır.