İnsan arayüz etkileşiminde mesaj içeriklerinin etkisi: Çok bağlamlı bir analiz
The effect of messages contents in human interface interaction: A multi context analysis
Yazar: MEHMET ALİ BAYRAM
Danışman: DOÇ. DR. ÇİĞDEM AYTEKİN
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Gazetecilik Ana Bilim Dalı / Bilişim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Dilbilim = Linguistics ; Gazetecilik = Journalism
Dizin: Arayüzler = Interfaces ; Bağlam = Context ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Etkileşim = Interaction ; Kullanıcı arayüz elemanları = User interface elements ; Kullanıcı arayüz sistemleri = User interface systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods

Özet:
İletişimin temel öğelerinden biri olan bağlam, iletişim sürecinin tamamını kapsar ve zaman, ortam, ilişkiler gibi birçok edim çerçevesinde değerlendirilir. Bu çalışmanın temel amacı, insanların kendi aralarındaki etkileşimde gerçekleşen bağlamın, insan arayüz etkileşiminde de gerçekleşip gerçekleşmediğini ortaya koymaktır. Bu doğrultuda bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Bağlamı temsil ettiği düşünülen, e-ticaret, beyaz perde ve kitap yorum sitesi olmak üzere 3 alan seçilmiştir. Burada alanı temsilen kullanıcı yorumlarından yararlanılmıştır. Zira kullanıcılar bu ortamlarda ürün, film ve kitaplara yorumlar yazmakta ve onları puanlamaktadırlar. Bağlamın gerçekleşme durumunu tespit için makine öğrenmesi ve doğal dil işleme yöntemleri ile modeller oluşturulmuştur. Bu noktada, bir alana yazılan yorumların olumlu-olumsuz-nötr gibi duygu durumlarının başka bir alanda eğitilen verilerle aynı başarı oranını sağlayamayacağı varsayımından hareket edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, bağlamın insan arayüz etkileşiminde de gerçekleştiğini göstermektedir. İkinci olarak, bağlamdan en az etkileneceği varsayılıp tüm alanlardan eşit oranlarda alınan verilerle karma bir veri kümesi oluşturulmuş ve yeni bir model eğitilmiştir. Buradan da, verilerin kendi alanları dışında eğitilen verilerle oluşturulan modellerin başarı oranlarının daha düşük olduğu, ancak karma verilerle eğitilen modellerin belirli bir alandan alınan verilerle eğitilen modellere göre daha düşük başarı göstermesine karşın, bağlamın değişmesinden en az etkilenen model oldukları tespit edilmiştir. Üçüncü olarak, modellerin özellikle nötr yorumlar karşısında belirgin bir şekilde düşük başarı gösterdikleri görülmüştür. Bu nedeni açıklayabilmek amacıyla, tüm yorumlar içinden rastgele seçilen belli sayıda yorumun başka kullanıcılarca tekrar değerlendirilmesi gerektiği düşünülmüştür. Hem bu amacı gerçekleştirmek, hem de araştırma sürecinde geliştirilen modellerin herkese açık olmasını sağlamak amacıyla, kullanıcıların yorumları değerlendirebileceği ve modelleri test edebilecekleri bir uygulama, web ve mobil ortamlardan herkese açık olarak yayınlanmıştır. Bu yolla modellerin başarısını etkileyen faktörler de tespit edilebilmiş ve daha başarılı modeller için önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
Context, one of the basic elements of communication, covers the entire communication process and is evaluated within the aspect of many actions such as time, environment, and relationships. The main purpose of this study is to reveal whether the context that takes place in human human interaction also occurs in human interface interaction. E-commerce, movie review and book review websites, three fields, which are considered to represent the context, are selected in order to carrying out the research. Because users write comments on products, movies and books in these websites and rate them. Models were created with machine learning and natural language processing methods to determine the realization state of the context. At this point, it is assumed that the positive-negative-neutral emotional states of comments written in one field cannot provide the same success rate as the data trained in another field. The results show that context also occurs in human interface interaction. Secondly, assuming that it will be least affected by the context, a mixed data set was created from the data taken in equal proportions from all fields and a new model was trained with these data. As a result, it was determined that the success rates of models created with data trained outside of their own fields were lower, and models trained with mixed data showed lower success than models trained with data from a specific field, but were the least affected by the change of context. Third, it was observed that the models showed significantly low success in the face of neutral comments. It was thought that a certain number of comments randomly selected among all comments should be re-evaluated by other people. In order to achieve this goal and to make the models developed in the research process open to everyone, public applications have been published on the web and mobile environments where users can evaluate comments and test models. In the study, factors affecting the success of the models were also determined and recommendations were made.