Çevrimiçi yorumların derin öğrenme yöntemleriyle duygu analizi
Emotion analysis of online reviews with deep learning methods
Yazar: BENGİSU MOLU ELMAS
Danışman: DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Günümüzde tüketiciler, aldıkları ürün veya hizmete dair deneyim ve görüşlerini çevrimiçi olarak başkalarıyla paylaşma eğilimindedir. Paylaşılan bu geribildirimlerin analizi, markalar için kendi güçlü ve zayıf yönlerini keşfedebilmek ve daha kaliteli bir hizmet sunabilmek adına önemlidir. Bu çalışmada, en büyük açık veri kaynaklarından biri olan Twitter üzerinden McDonald's, Burger King ve KFC olmak üzere üç büyük fast-food markası ile ilgili hem Türkçe hem İngilizce tweetler toplanmıştır. Oluşturulan iki veri seti için de duygu analizi yapılmış olup tüketicilerin ilgili marka hakkındaki duygusu keşfedilmiştir. Duygu analizi için, makine öğrenmesi yöntemlerinden destek vektör makinesi (DVM), NaiveBayes; derin öğrenme yöntemlerinden BERT yönteminden faydalanılmıştır. Her iki veri seti için de BERT modeli ile en iyi sınıflandırma başarısına ulaşılmış olup, Türkçe veri setinde %96.77, İngilizce veri setinde %97.75 doğruluk değeri elde edilmiştir. Bunun yanı sıra markaların duygu durumlarını, tarih ve/veya lokasyon bazlı değerlendirebilmeleri adına bir karar destek sistemi kurulmuştur. Tweetlerin gönderildiği lokasyonlar Türkçe ve İngilizce veri seti için ayrı ayrı da incelenmiş olup, en çok tweet gönderilen yerler Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri (ABD) olduğu belirlenmiştir. Bundan yola çıkarak bu iki ülke için sürdürülebilirlik çerçevesinde obezite ilişkisi keşfedilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Tüketici Geribildirimleri, Duygu Analizi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme

Abstract:
In the contemporary digital landscape, consumer feedback shared online plays a pivotal role in shaping brand strategies and service quality. This study harnesses one of the largest open data sources, Twitter, to gather consumer sentiments in both Turkish and English regarding three major fast-food brands: McDonald's, Burger King, and KFC. Through sentiment analysis, the study reveals significant insights into consumer perceptions, contributing to the intersection of computing and information science.
Utilizing machine learning techniques such as Support Vector Machine (SVM) and NaiveBayes, along with deep learning methods like BERT, the study achieves notable classification success. The findings illustrate an accuracy of 96.77% for the Turkish dataset and 97.75% for the English dataset, highlighting the efficacy of these methods in sentiment analysis. Furthermore, the research integrates an interface, providing brands with tools to evaluate sentiment based on temporal and geographical data. This aspect of the study aligns with the journal's focus on critical application manuscripts at the intersection of computer and information science.
An intriguing discovery of this research is the geographical distribution of tweets, primarily from Turkey and the United States, leading to a unique exploration of the relationship between consumer sentiments, sustainability, and obesity in these nations. This aspect of the study contributes to the journal's interest in research manuscripts that address broad trends at the intersection of computer and information science.

Keywords: User Feedbacks, Sentiment Analysis, Machine Learning, Deep Learning