Examining The Macro Economic Agenda and Emotions Related To Interest Decision: Twitter Analysis

Öz

Twitter is one of the major social media actor where the agenda of society is reflected. After the Central Bank's interest rate decision, Twitter users shared tweets about macroeconomic and emotional situations. The research aims to determine the macroeconomic agenda and emotional situation with a longitudinal research by analyzing the tweets on Twitter about the interest rate decision of the Central Bank. Tweets between 23 June 2022 09:00 a.m. and 25 June 2022 21:00 a.m. were included, and a total of 1050 tweets were captured and 443 tweets were examined. MAXQDA, a qualitative data analysis program, was used to analyze tweets,. emotions and macroeconomic variables regarding the interest rate decision were analyzed using the Plutchik Emotion Wheel. When the tweets were examined, it was determined that the inflation, interest, and foreign currency trio were the most common macroeconomic variables. It has been found that the main emotions regarding the interest rate decision are intensified in the form of anger, disgust, and fear. In addition to the negative basic emotions, the secondary emotions are discomfort, distress, anxiety, acceptance, and calmness, which are felt most intensely. The findings hold significant potential to contribute both to literature and to policy makers who are in charge of taking regulatory actions.

Anahtar Kelimeler

• Interest
• Central Bank
• Twitter
• Plutchik Wheel of Emotions
• Maxqda

Faiz Kararı ile İlgili Makro Ekonomi Gündemi ve Duygu Durumu İncelemesi: Twitter Analizi

Öz

Twitter, toplum gündeminin yansıtıldığı önemli sosyal medya platformlarından biridir. Merkez Bankası Para Politikası Kurulu tarafından açıklanan faiz kararı ile birlikte Twitter’da yapılan paylaşımlarda kullanıcıların makroekonomik değerlendirmeleri ve duygu durumları yer almaktadır. Bu çalışma, Merkez Bankası’nın 23 Haziran 2022 tarihli faizi sabit tutma kararının ardından Twitter verilerinin taranması ve içerik analizi yapılarak incelenmesini kapsamaktadır. Çalışma, Merkez Bankası faiz kararı sonrası Twitter kullanıcılarının faiz kararına ilişkin bakış açılarını ortaya koymayı ve makroekonomik değişkenler ile duygu durumları arasındaki ilişkileri incelemeyi amaçlamaktadır. 23 Haziran saat 09:00 ile 25 Haziran 2022 saat 21:00 arasında atılan 1050 tweet çalışmanın evrenini oluşturmaktadır. Faiz kararına ilişkin örneklem 443 tweete indirgenerek makine tabanlı öğrenim yöntemi ile kodlanmıştır. Çalışmada MAXQDA nitel veri analiz programı kullanılarak, faiz kararına ilişkin duygu durumları ve makroekonomik değerlendirmeler Plutchik Duygu Çarkı ile analiz edilmiştir. Faiz kararı ile ilgili tweet içerikleri incelendiğinde makroekonomik değişkenler olarak en fazla enflasyon, faiz, döviz üçlüsünün yer aldığı belirlenmiştir. Faiz kararına yönelik öne çıkan temel duyguların ise öfke, tiksinme ve korku şeklinde yoğunlaştığı tespit edilmiştir. Olumsuz temel duygulara ilaveten ikincil duygulardan rahatsızlık, sıkıntı, kaygı, kabulleniş ve sükûnet en yoğun hissedilen duygulardır. Araştırma kapsamında sunulan bulguların ekonominin gereksinim ve beklentilerine yönelik kamuoyu verisi elde etmede fayda sağlaması ve para politikası kararları alınırken ek veri seti olarak değerlendirimesi öngörülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Faiz kararı
• Merkez bankası
• Twitter
• Plutchik Duygu Çarkı
• Maxqda

Kaynakça

1. Akalın, U. S. (1985). Faiz Oranlarının Tüketim ve Tasarruf Etkisi. Doktora Tezi. İstanbul.
2. Akardeniz, E. & Engin, C. (2019), “TCMB Faiz Kararlarının Döviz Kuru Volatilitesine Etkisi”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11 (20), 1-27.
3. Akay, H. K. & Nargeleçekenler M. (2009), “Para Politikası Şokları Hisse Senedi Fiyatlarını Etkiler mi? Türkiye Örneği”, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 27(2), 129-152.
4. Alacahan, N. D. (2011), “Enflasyon, Döviz Kuru İlişkisi ve Yansıma: Türkiye / The Relationship Between Inflatıon, Exchange Rate and Pass Through: Turkey”, Sosyal Bilimler Dergisi, 49-56.
5. Alaşahan, Y. (2019). Ekonomide beklentilerin rolü (Master's thesis).
6. Aren S., Hamamcı, N. H. & Özcan, S. (2019), “Kişilik Özelliği ve Duyguların Risk Alma Davranışına Etkisi”, VI. Yıldız Uluslararası Sosyal Bilimler Kongresi, 12-13 Aralık 2019, İstanbul, 2690-2701.
7. Argimon I., Gonzalez-Paramo J. M. & Roldan J. M. (1997), “Evidence of Public Spending Crowding-Out from A Panel of OECD Countries”, Applied Economics, 1001-1010.
8. Asgharpur, H., Kohnehshahri, L. A. & Karami, A. (2007), “The Relationships between Interest Rates and Inflation Changes: An Analysis of Long-Term Interest Rate Dynamics in Developing Countries”.

9. Bal, H., Tanrıöver B. & Erdoğan, E. (2016), “Taylor Kuralı Kapsamında Merkez Bankası Politika Faiz Oranlarının Belirlenmesi: Stokastik Trend Yaklaşımı”, International Journal of Academic Values Studies, (7), 95-106.
10. Berument, H. (2002), “Döviz Kuru Hareketleri ve Enflasyon Dinamiği: Türkiye Örneği”, https://www.researchgate.net/profile/M_Hakan_Berument/publication/4727671_ Doviz_Kuru_Hareketleri_ve_Enflasyon_Dinamidi, (Erişim: 10.09.2022).
11. Bıyık, E. (2019), “Merkez Bankası’nın Para Politikası, Avrupa ve Amerika Merkez Bankaları Kararlarının Türkiye Ekonomisine Etkileri”, (Master's Thesis, Trakya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü), 13.
12. Bozkurt, Ferdi (2014), ‘‘Sözlükteki Temel Duygu Kavramlarının Yeniden Tanımlanması:Bir Yöntem Önerisi.’’Türkoloji Dergisi, 21(1), 25-34
13. Chandavarkar, A. (1996), “Regulation and Supervision. In Central Banking in Developing Countries”, Palgrave Macmillan, London, 220-304.
14. Cagan, P., 1956. The monetary dynamics of inflation. In: Friedman, M. (Ed.), Studies in the Quantity Theory of Money. University of Chicago Press, Chicago, pp. 25–117.
15. Cohen, L., Manion, L. & Morrison, K. (2007), “Research Methods in Education” (6th ed.). New York, NY: Routledge.
16. Çetin, D. & Aksoy, E. (2016), “OECD Ülkeleri ile Yükselen Piyasalarda Finansal Gelişme ve Faiz Oranlarının, Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi”, Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2(2), 69-91.
17. Çiftçi H. & Ayyıldız H. (2016), ‘’Nöroiktisat Işığında Rekabetçi Karar Alma Sürecinde Duygular, Roller ve Önemi’’, Ekonomi Bilimleri Dergisi, 8(2), 58-81.
18. Çildan, C., Ertemiz, M., Tumuçin, H. K., Küçük, E., & Albayrak, D. (2012). Sosyal Medyanın Politik Katılım ve Hareketlerdeki Rolü. Akademik Bilişim 2012 Konferansı, (s. 1-9). Ankara.
19. Dai, T. U. & Yavuz, V. (2019), “Yazılı Basın ile İnternet Haber Sitelerinin Finansal Yapısı Üzerine Bir Araştırma”, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 1476-1495.
20. Demir, Y. (2020), “Sosyal Medyanın Gündem Belirleyicileri: Twitter’da Gündem Belirleme Süreci Üzerine Bir Sosyal Ağ Analizi”, İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi-Sayı 51 / Güz 2020, 1-19.
21. Einspänner, J., Dang-Anh, M. & Thimm, C. (2014), “Computer-Assisted Content Analysis of Twitter Data”. In Weller, K., Bruns, A., Burgess, J., Mahrt, M. & Puschmann, C. (Ed.), Twitter and Society, Peterlung Publishing, 97-108.
22. Eroğlu, N. & Abdullayev, A. (2005), "CWN Bağımsızlık Ölçütlerinin TCMB'ye Uygulanması", Doğuş Üniversitesi Dergisi, 6(1), 79-97.
23. Eroğlu, N. & Eroğlu, İ. (2010), "Merkez Bankalarının Bağımsızlığı ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB)’nın Bağımsızlık Tartışması Üzerine Bir Değerlendirme", Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (19), 121-144.
24. Evans, G. W., & Ramey, G. (2006). Adaptive expectations, underparameterization and the Lucas critique. Journal of monetary economics, 53(2), 249-264.
25. Fisher, I. (1930). Theory of Interest: As Determined By Impatience to Spend Income and Opportunity to Invest It. Clifton: Augustusm Kelly Publishers.
26. Friedman, M. (1962), "Capitalism and Freedom, Chicago: University of Chicago Press", VP (2014). Distributed Creativity: Thinking Outside the Box of the Creative.
27. Friedman, M., 1957. Theory of the Consumption Function. Princeton University Press, Princeton
28. Frijda, N. H. & Mesquita, B. (1994), "The Social Roles and Functions of Emotions", In S. Kitayama; H. R. Markus (Eds.), Emotion and Culture: Empirical Studies of Mutual Influence, American Psychological Association, 51-87.
29. Gomes O. (2017), "Plutchik and Economics: ‘… Disgust, Fear, and, Oh Yes, Love.’", Economic Issues, 22(1), 37-63.
30. Gökçe, O. (1995), "İçerik Çözümlemesi-Sosyal Bilimlerde Bir Araştırma Yöntemi", Selçuk Üniversitesi İletişim Fakültesi Yayını No:1, Konya.
31. Güdekli, A. (2016), "Gündem Belirleme Kuramı Bağlamında Yazılı Basın ile Twitter", Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 151-163.
32. Güler A. (2021), ‘’Politika Faizlerinin Banka Faizlerine Geçişkenliği: Türkiye Örneği’’, Ekev Akademi Dergisi, 85, 15-28.
33. İHA. (2022, 04 28), Cumhuriyet.com.tr: https://www.cumhuriyet.com.tr/dunya/twitteri-en-cok-kullanan-ulkeler-belli-oldu- (Erişim: 22.08.2022).
34. Hnatkovska, V., Lahiri, A. & Vegh, C. A. (2013), "Faiz Oranı ve Döviz Kuru: Monotonik Olmayan Bir Hikâye", European Economic Review, 63, 68-93.
35. Hume, D. (1985), "A Treatise of Human Nature", Ernest C. Mossner (ed). USA: PenguinBooks.
36. Kamilçelebi H. (2019), "Davranışsal İktisat", IJOPEC Publication, London.
37. Kara, M. & Ekinci, M. B. (2018), "New Monetary Policy Frame and Tools of the Central Bank in Turkey", International Journal of Social Science Research, 7(1), 46-61.
38. Karacan, R. (2010), "Faiz, Döviz Kuru İlişkisinin Makroekonomik Performansa Etkisi Üzerine Bir Değerlendirme", Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (20), 72-92.
39. Kirk, J. & Miller, M. L. (1986). Reliability and Validity in Qualitative Research. California: Sage Publications Inc.
40. Kitapçı, İ. (2017), "Rasyonaliteden İrrasyonaliteye: Davranışsal İktisat Yaklaşımı ve Bilişsel Önyargılar", Maliye Araştırmaları Dergisi, 3(1), 85-102.
41. Kuckartz, U. (2019). Qualitative Content Analysis: From Kracauer's Beginnings to Today's Challenges. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 20(3), 1-20.
42. Kuckartz, U., & Rädiker, S. (2021). MAXQDA 2020 Literature reviews with MAXQDA (S. Toraman, Trans. Turkish). MAXQDA Press
43. Kumar P. & Vardhan M. (2022), ‘’PWEBSA: Twitter Sentiment Analysis by Combining Plutchik Wheel of Emotion and Word Embedding’’, International Journal of Information Technology, 14(2), 69-77.
44. Mel D. G. & Schoene A. (2019), "Pooling Tweets by Fine-Grained Emotions to Uncover Topic Trends in Social Media", 22nd International Conference on Information Fusion, Ottawa, Canada.
45. Mishkin, F. (1995), "Symposium on the Monetary Transmisssion Mechanism", The Journal of Economic Perspectives, 9(4), 3-10.
46. Mishkin, F. (1996), "The Chanelles of Monetary Transmission: Lesson for Monetary Policy", National Bureau of Economic Research (NBER) Working Series,5464, 1-27.
47. Mohsin, A. M. & Beltiukov A. (2019), “Summarizing Emotions from Text Using Plutchik’s Wheel of Emotions”, Advances in Intelligent Systems Research, 166, 291-294.
48. Oktar, S. (1996), "Merkez Bankasının Bağımsızlığı", Birinci Basım, İstanbul: Bilim Teknik Yayınevi.
49. Ortony A. & Turner T. J. (1990), "What's Basic About Basic Emotions?", Psychological Review, 97(3), 315-331.
50. Paulussen, S. & Harder, R. A. (2014, September 19), "Social Media References in Newspapers, Facebook, Twitter and YouTube as Sources in Newspaper Journalism", Journalism Practice, 8(5), 542-551.
51. Plutchik R. (1980). "Emotion Theory, Research and Experience Volume 1 Theories of Emotion", Academic Press İnc, New York.
52. Plutchik R. (2000), "Emotions in the Practice of Psychotherapy", Washingson DC, American Psychological Association.
53. Plutchik R. (2001), "The Nature of Emotions", American Scientist, 89(4), 244-350.
54. Serel, A. & Özkurt, İ. C. (2014), "Geleneksel Olmayan Para Politikası Araçları ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası", Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 22, 56-71.
55. Sever, E. & Mızrak, Z. (2007), "Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz oranı Arasındaki İlişkiler: Türkiye Uygulaması", SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 265-283.
56. Sümer A. L., (2020a) "TCMB Faiz Kararlarının Makroekonomik Etkileri", İksad Yayınevi, Ankara/Türkiye
57. Sümer, A. L. (2020b), "2008 Sonrası TCMB Faiz Kararlarının Makroekonomik Etkilerinin Analizi", Uluslararası Ekonomi Siyaset İnsan ve Toplum Bilimleri Dergisi, 3(1), 49-74.
58. Sweetser, K. D., Golan, G. J. & Wanta, W. (2008), "Intermedia Agenda Setting in Television, Advertising, and Blogs During the 2004 Election", Mass Communication & Society, 197-216.
59. Şener Ö. (2017), "Duygu Ahrazlığı (Aleksitimi) Yaşayan Üniversite Öğrencilerinin Duygu İfadeleri ve Spontanlıkları Üzerine Psikodramanın Etkisi" (Yayınlanmamış doktora tezi). İstanbul Üniversitesi Eğitim Fakültesi, İstanbul.
60. Tavşancıl, E. & Aslan, A. E. (2001), "Sözel, Yazılı ve Diğer Materyaller için İçerik Analizi ve Uygulama Örnekleri", İstanbul: Epsilon Yayınevi.
61. Taylor, J. B. (1995), "The Monetary Transmission Mechanism: An Empirical Framework, Journal of Economic Perspectives", Vol. 9, Iss.4, 11–26.
62. TCMB (2013), "Parasal Aktarım Mekanizması", http://www.tcmb.gov.tr/yeni/evds /yayin/ kitaplar/ParasalAktarim.pdf (Erişim: 18.08.2022).
63. TCMB. "EVDS TL Kredi Faiz Oranları, Toplam TRY Üzerinden Açılan (Vadesiz Mevduatlar Hariç)": https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/serieMarket/collapse_3/5010/DataGroup/turkish/bie_mt210ags/ (Erişim: 09.08.2022).
64. TCMB. "EVDS Ticari ve Tüketici Kredileri (TL) Ağırlıklı Ortalama Faiz Oranları (Akım Veriler, %)": https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/dashboard/341 (Erişim: 09.08.2022).
65. TCMB. "Faiz Oranları (%) Gecelik (O/N)": https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/temel+faaliyetler/para+politikasi/merkez+bankasi+faiz+oranlari/faiz-oranlari (Erişim: 09.08.2022).
66. TCMB. "1 Haftalık Repo": https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TR/TCMB+TR/Main+Menu/Temel+Faaliyetler/Para+Politikasi/Merkez+Bankasi+Faiz+Oranlari/1+Hafta+Repo (Erişim: 09.08.2022).
67. Thaler R. H. (2000), "From Homo Economicus to Homo Sapiens", Journal of Economic Perspectives, 14: 133-141.
68. Thaler R.H & Sunstein C.R (2019)," Dürtme", Pegasus Yayıncılık, Taksim/İstanbul.
69. Treceñe D. K. J. (2019), "Delving The Sentiments To Track Emotions In Gender Issues: A Plutchik-Based Sentiment Analysis In Students’ Learning Diaries", Internatıonal Journal Of Scientific and Technology Research, 8(12), 1134-1139.
70. Tromp E. & Pechenizkiy, E. T. (2014), "Rule-Based Emotion Detection on Social Media:Putting Tweets on Plutchik’s Wheel", arXiv:1412.4682, 1-6.
71. Uzunoğlu S. (2015), "Finans Matematiği Çalışma Kitabı", Literatür Yayıncılık, Beyoğlu/İstanbul
72. Wälde K. (2015), "Emotion Research in Economics", Mainz: Johannes-Gutenberg University Mainz.
73. Wälde, K., & Moors, A. (2017). Current Emotion Research in Economics, 9(3), 271-278.
74. Walsh, S. (2022), "Social Media Guide", Search Engine Journal: https://www.searchenginejournal.com/social-media/biggest-social-media-sites/#close.
75. Weismayer C. & Gunter U.; Önder İ. (2021), ‘’Tempral Variability of Emotions in Social Media Post’’, Technologital Forecasting and Social Change, 167.
76. Westerlund, J. (2006), “Testingfor Panel Cointegration with Multiple Structural Breaks”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68(1), 101- 132.
77. Yücememiş, B. T., Alkan, U. & Dağıdır, C. (2015)," Yeni Bir Para Politikası Aracı Olarak Faiz Koridoru: Türkiye'de Para Politikası Kurulu Faiz Kararlarının Enflasyon Üzerindeki Etkisi", Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(13), 449–478.
78. Zhou D., Zyang X., Zhou Y., Zhao Q. & Geng X. (2016), "Emotion Distribution Learning from Texts" Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing Austin, Texas, 638-647.