Web 3.0 teknolojileri i̇le sosyal medya veri anlamlandirmasina yönelik bir model geliştirme
Developing a model for social media data semantics with web 3.0 technologies
Yazar: VALA GASHI ADIGÜZELLİ
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Bilgisayar uygulaması = Computer application ; Doküman analizi = Document analysis ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; KOBİ = Small and Medium Sized Firms ; Otomatik tanımlama = Automatic definition ; Semantik web = Semantic web ; World wide web =

Özet:
Teknolojinin hızlı gelişimi, iş dünyasında veri yönetimi ve süreç optimizasyonu gibi pek çok alanda köklü değişimlere yol açmıştır. Web 3.0 teknolojileri, merkezi olmayan veri yönetimi, yapay zekâ ve doğal dil işleme gibi yeniliklerle, işletmelerin iş süreçlerini daha verimli hale getirmelerine olanak tanımaktadır. Anlık mesajlaşma uygulamaları ve sosyal medya platformları, hem bireysel hem de kurumsal iletişimde önemli bir yer edinmiş; özellikle Küçük ve Orta Büyüklükteki İşletmeler (KOBİ'ler) için düşük maliyetli ve erişilebilir çözümler sunmuştur. Ancak, bu platformlar üzerinden gerçekleştirilen veri paylaşımı süreçleri, genellikle manuel yöntemlere dayandığından kontrol edilememekte ve verimlilik kayıplarına neden olmaktadır. 
KOBİ'ler, ekonomik kalkınma ve istihdam yaratma açısından kritik bir role sahip olmalarına rağmen, dijitalleşme süreçlerinde büyük işletmelerin gerisinde kalmaktadır. Bilgi teknolojilerine yapılan yatırımların sınırlı olması, dijital altyapı eksiklikleri ve teknik uzmanlık gereksinimleri gibi zorluklar, KOBİ'lerin etkin veri yönetimi ve süreç optimizasyonu sağlamasını zorlaştırmaktadır. Bu durum, iş süreçlerinde bilgi kayıplarına, müşteri taleplerine geç yanıt verilmesine ve operasyonel verimsizliklere yol açmaktadır.

Bu tez kapsamında, KOBİ'lerin sosyal medya ve anlık mesajlaşma uygulamalarındaki veri yönetimi ve iletişim süreçlerini optimize etmeyi amaçlayan bir uygulama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama modeli, sosyal medya ve anlık mesajlaşma platformlarından alınan yapılandırılmamış verileri anlamlandırmak, dijital arşiv sistemine entegre etmek ve ilgili süreçlerdeki doküman yönetimini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Uygulama modelin anlamlandırma bölümü, OCR (Optik Karakter Tanıma) teknolojisine bağımlı olmayan, Görsel Doküman Anlamlandırma (VDU) yöntemine dayalıdır. Metin, görsel, grafik ve tablo gibi farklı doküman bileşenlerini analiz edebilen dönüştürücü tabanlı bir mimari kullanılarak, yüksek maliyetli OCR çözümlerine alternatif bir yöntem sunulmuştur. Ayrıca, modeli Türkçe dokümanlar ile eğiterek yüksek doğruluk oranına ulaştığı gözlemlenmiştir. 
Pilot bir KOBİ üzerinde gerçekleştirilen testlerde, modelin fatura süreçlerinde manuel işlemleri minimize ederek hem zaman tasarrufu sağladığı hem de sosyal medya ve anlık mesajlaşma uygulamaları üzerinden yapılan veri paylaşımındaki kontrol eksikliğini minimize ederek bu verilerin tek bir platform üzerinden düzenli bir şekilde takip edilmesine olanak tanıdığı gözlemlenmiştir.
Sistem, doküman sınıflandırma, bilgi çıkarımı ve arşivleme süreçlerinde başarılı bir performans göstermiş; muhasebeye iletilmeyen evraklar gibi sorunların önüne geçmiştir. Teklif süreçlerine entegrasyonu ile stratejik raporlama, satış personeli performans takibi ve fiyat analizleri gibi işlevler için de önemli bir potansiyel sunduğu gözlemlenmiştir.
Sonuç olarak, geliştirilen model, KOBİ'lerin dijitalleşme süreçlerine katkı sağlamayı, veri kaybını azaltmayı ve operasyonel verimliliği artırmayı hedefleyen özgün bir çözüm sunmaktadır. Çalışma, yalnızca mevcut süreçlerin iyileştirilmesine yönelik bir yaklaşım değil, aynı zamanda farklı doküman türleri, diller ve sektörler için genişletilebilir bir altyapıya da temel oluşturmaktadır. Tezin literatüre katkısı, KOBİ'lerin dijitalleşme süreçlerinde görsel doküman anlamlandırma teknolojilerinin kullanımına dair yeni bir perspektif sunmasıdır.

Abstract:
The rapid advancement of technology has led to profound changes in areas such as data management and process optimization in the business world. Web 3.0 technologies, with innovations such as decentralized data management, artificial intelligence, and natural language processing, enable businesses to make their processes more efficient. Instant messaging applications and social media platforms have gained significant importance in both personal and corporate communication, offering cost-effective and accessible solutions, particularly for Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs). However, data sharing processes conducted via these platforms often rely on manual methods, leading to inefficiencies and a lack of control.
Despite their critical role in economic development and job creation, SMEs lag behind larger enterprises in digitalization. Limited investments in information technology, deficiencies in digital infrastructure, and the need for technical expertise hinder SMEs' ability to achieve effective data management and process optimization. These challenges result in information loss, delays in responding to customer demands, and operational inefficiencies.
Within the scope of this thesis, an application model was developed to optimize data management and communication processes for SMEs using social media and instant messaging platforms. The proposed application model is designed to interpret unstructured data from social media and instant messaging platforms, integrate it into a digital archiving system, and automate document management processes. The model employs Visual Document Understanding (VDU) techniques, which do not depend on Optical Character Recognition (OCR) technology. By using a transformer-based architecture capable of analyzing text, visuals, graphics, and tables, the model provides a cost-effective alternative to expensive OCR solutions. Furthermore, the model achieved high accuracy rates when trained with Turkish documents.
Tests conducted on a pilot SME demonstrated that the model minimizes manual processes in invoice management, resulting in time savings. It also reduced the lack of control over data sharing via social media and instant messaging applications by enabling the systematic tracking of these data on a unified platform.
The system showed strong performance in document classification, information extraction, and archiving processes, successfully addressing issues such as missing documents in accounting workflows. Moreover, its integration into proposal management processes revealed potential for strategic reporting, sales personnel performance tracking, and pricing analysis.
In conclusion, the developed model offers an innovative solution aimed at contributing to SMEs' digitalization efforts, reducing data loss, and enhancing operational efficiency. The study not only provides an approach to improve existing processes but also lays the foundation for an extensible infrastructure adaptable to various document types, languages, and industries. The thesis contributes to the literature by presenting a novel perspective on the use of visual document understanding technologies in the digitalization processes of SMEs.