Twitter'daki sürdürülebilir finans kümelenmesinin konu modelleme ve duygu analizi yöntemleriyle incelenmesi
Analysing sustainable finance cluster on Twitter with topic modelling and sentiment analysis
Yazar: MURAT KAMACI
Danışman: DOÇ. DR. ŞULE YÜKSEL YİĞİTER
Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Duygu = Emotion ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Finansal sürdürülebilirlik = Financial sustainability ; Konu modelleme = Subject modeling ; Kümeleme = Clustering ; Kümeleme ekonomi = Cluster economy ; Sürdürülebilirlik = Sustainability ; Twitter = Twitter

Özet:
Küresel iklim krizi tüm dünya halklarını günden güne daha çok tehdit etmektedir. İklim krizi beraberinde çevresel ve sosyal birçok risk getirmektedir. Finans sektörüne ise sürdürülebilir kalkınmayı sağlamada ve gelişmekte olan ülkelerin iklim değişikliğiyle mücadele ve adaptasyon için ihtiyaç duyduğu sermaye aktarımını sağlamada büyük bir sorumluluk düşmektedir. Bütün bunlar göz önünde bulundurulduğunda sürdürülebilir finans toprak ana ve üstünde yaşayanlar için daha yaşanılabilir bir dünya vadetmektedir. Bu çalışmada öncelikle sürdürülebilir finansın kavramsal çerçevesinden bahsedilmiştir. Türkçe yayınlarda sürdürülebilir finans ve ESG yatırımları ile ilgili çok az çalışma olduğu göz önünde bulundurulduğunda kavramsal çerçeve oldukça önem taşımaktadır.  Çalışmanın uygulama kısımda ise önce Twint Kütüphanesi yardımıyla Twitter'dan sürdürülebilir finansla ilgili anahtar kelimeler aratılarak İngilizce bir veri tabanı oluşturulmuştur. Veri tabanı, veri görselleştirmeleri yapılarak yorumlanmıştır. Veriler ön işleme yapıldıktan sonra Gensim kütüphanesinden çağırılan LDA ve LDAmulticore modelleri ile Mallet kütüphanesinden çağırılan LDA mallet teknikleri konu modellemesi yapılarak karşılaştırılmış ve optimal konu sayısı test edilmiştir. Modellenen konulara ve tweetlere Textblob Kütüphanesi kullanılarak duygu analizi yapılmıştır. Uygulamamız sonucunda en yüksek tutarlılık puanı (coherence scor) LDA mallet modeli ve 18 adet konu ile elde edilmiştir. Konular anahtar kelimeler içerecek şekilde listelenerek sürdürülebilir finans topluluğunu arasındaki eğilimler karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Çalışma sürdürülebilir finans alanında yapılan bilinen ilk konu modellemesi örneğidir.

Abstract:
Day by day, the global climate crisis threatens all the people on the world. The climate crisis comes along with many environmental (rising sea levels, drought, heat waves, etc.) and social risks (migration, income injustice, etc.). The financial sector, on the other hand, bears a significant amount of responsibility for ensuring sustainable development and providing the capital transfer that developing countries require in order to combat and adapt to climate change and its social and environmental consequences. Considering these factors, sustainable finance has the great potential to create a more livable world for those living on mother earth and above it. Firstly, the conceptual framework of sustainable finance is mentioned. Considering that there are very few studies on sustainable finance and ESG investments in Turkish publications, the conceptual framework is very important. In the second part of the study, an English database is created by searching for keywords related to sustainable finance on Twitter with the help of Twint Library. The database was interpreted by data visualizations. After the data is preprocessed, the LDA and LDAmulticore models called from the Gensim library and the LDA mallet technique called from the Mallet library are compared by topic modeling and the optimal number of subjects is tested. Sentiment analysis was performed on the modeled topics and tweets using the textblob library. As a result of our application, 18 topics in LDA mallet model that give the highest coherence score are determined, and these topics are listed with keywords. The trends within the sustainable finance community are analyzed comparatively according to the topics and their sentiment analysis. The study is the first known example of topic modeling in the field of sustainable finance.