Marka dili ve içerik yönetimi bağlamında üretken yapay zeka destekli duygu analizi
Generative artificial intelligence-powered sentiment analysis in the context of brand language and content management
Yazar: KEREM GÜLEN
Danışman: DOÇ. DR. ELGİZ YILMAZ ALTUNTAŞ
Galatasaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İletişim Ana Bilim Dalı / Stratejik İletişim Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Marka iletişimi = Brand comminication

Özet:
Yirminci yüzyılın sonlarına doğru, bilgi ve iletişim teknolojilerinin hızla gelişmesi, toplumların sosyal, ekonomik ve kültürel yapısında köklü dönüşümler meydana getirmiştir. Bu tez, markaların sosyal medya üzerindeki iletişim stratejilerini analiz etmek amacıyla yapay zeka destekli duygu analizi tekniklerini kullanmaktadır. Çalışma, belirli bir markanın İngilizce ve Türkçe sosyal medya hesaplarındaki gönderileri üzerinden, promosyon, ilham verici, bilgilendirici, soru ve kutlama gibi beş farklı kategori altında duygu analizi yaparak, dil ve kültür farklılıklarının iletişim stratejilerine nasıl yansıdığını ortaya koymaktadır. Analiz sonuçları, markanın farklı dil gruplarına göre nasıl bir iletişim stratejisi benimsediğini incelemektedir.
Bu çalışma, yapay zeka teknolojilerinin büyük veri setleri üzerinde hızlı ve etkili analiz yapma kapasitesini kullanarak, pazarlama ve halkla ilişkiler alanında derinlemesine içgörüler sunmaktadır. Markanın sosyal medya gönderilerinden elde edilen veriler, stratejik karar alma süreçlerine önemli katkılar sağlamakta ve pazarlama kampanyalarının daha etkin yönetilmesine olanak tanımaktadır. Sonuç olarak, bu tez, markaların dil ve kültür özelliklerini dikkate alarak daha etkili iletişim stratejileri geliştirmelerine yardımcı olacak bilgiler sunmakta ve gelecekteki pazarlama stratejileri için yol gösterici olmayı hedeflemektedir.

Abstract:
Towards the end of the twentieth century, the rapid development of information and communication technologies has brought about radical transformations in the social, economic and cultural structure of societies. This thesis uses artificial intelligence-supported sentiment analysis techniques to analyze brands' communication strategies on social media. The study reveals how language and cultural differences are reflected in communication strategies by analyzing the sentiment of a particular brand's posts on English and Turkish social media accounts under five different categories such as promotion, inspirational, informative, question and celebration. The results of the analysis examine how the brand adopts a communication strategy according to different language groups. This study provides in-depth insights in the field of marketing and public relations by using the capacity of artificial intelligence technologies to perform fast and effective analysis on large data sets. The data obtained from the brand's social media posts contributes significantly to strategic decision-making processes and enables more effective management of marketing campaigns. As a result, this thesis provides insights to help brands develop more effective communication strategies by taking into account language and cultural characteristics and aims to provide guidance for future marketing strategies.