Bilgi yönetiminde veri ve metin madenciliği: Bir dijital içerik analizi uygulaması
Data and text mining in information management: A digital content analysis application
Yazar: LEVENT KURT
Danışman: PROF. DR. OYA GÜRDAL
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management
Dizin: Bilgi yönetimi = Information management ; Dijital platformlar = Digital platforms ; Elektronik içerik geliştirme = Electronic content development ; Metin madenciliği = Text mining ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu çalışmada, organizasyonlarda bilgi yönetimi kavramı kapsamında dijital içerik yayınlayan bir organizasyondan elde dilen ham veriler işlenerek ilgili organizasyon için iki farklı analiz yapılmış ve analizler sonucu değerli bilgiler üretilmiştir. Araştırmanın ilk analizinde, yayınlanan içeriklerin okunma sayılarını etkileyen faktörleri ortaya çıkarmak amacıyla, içerik metinleri farklı bir metin madenciliği yaklaşımıyla çözümlenmiş ve çoklu doğrusal regresyon analizi uygulanarak okunma sayılarını etkileyen faktörler ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca bu analizde ele alınan problem özelinde uygulanan farklı metin madenciliği yaklaşımının istatistiksel olarak geçerli olduğu gösterilmiştir. Ek olarak, bu araştırma için başlık bazlı dijital içerik analiz süreci geliştirilmiştir. İkinci analizde ise, okunma sayılarının ilgili organizasyonun gelirleri üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bu amaçla, aylık bazda şirket gelirleri ve okunma sayıları, basit doğrusal regresyon problemi olarak ele alınmış ve bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Son olarak çalışmada, ham verinin elde edilmesi, verilerin işlenerek değişkenlerin yaratılması, sonrasında analizlerin yapılması ve sonucun yorumlanmasını da içeren tüm süreçler tüm detaylarıyla açıklanmaya çalışılarak bu tezin bilgi yönetimi alanında uçtan uca bir veri madenciliği uygulama örneği olması hedeflenmiştir.

Abstract:
In this study, the raw data collected from an organization that publishes digital content was processed within the context of information management in the organization. Two separate analyses were carried out for the organization and valuable information was obtained as a result. In the first analysis, with the aim of finding out the factors affecting the reading rates for the published content, texts were analyzed with a particular text mining method and the factors determining the reading rates were revealed with the multiple linear regression analysis. Moreover, it was demonstrated that the particular text mining approach applied to the problem in this analysis is statistically valid. Additionally, a title based digital content analysis process was developed for this research. In the second analysis, the effect of the reading rates on the organization's income was evaluated. For this purpose, monthly company revenue and the reading counts were considered as a simple linear regression problem and an estimation model was established. Finally, an attempt was made to explain all the processes, from the acquisition of the raw data to the creation of variables with data processing, as well as the analyses and the interpretation of the results. Thus, the thesis aims to be an example for the application of end-to-end data mining in the field of information management.