Duygu analizi ile kripto para işlemlerindeki dalgalanmaların incelenmesi
Investigation of fluctuations in cryptocurrency transactions with sentiment analysis
Yazar: UĞUR DEMİREL
Danışman: DOÇ. DR. HANDAN ÇAM
Gümüşhane Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Maliye = Finance ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems ; İşletme = Business Administration

Özet:
Bu çalışma, Türkiye'de faaliyet gösteren kripto borsalarında listelenen popüler kripto paraların, sosyal medya platformları ve çevrimiçi forumlarda paylaşılan yorumlar yoluyla kamuoyunun duygu durumunu araştırmayı hedeflemektedir. Kripto para piyasalarının yüksek volatilitesi ve belirsizliği, yatırımcıların piyasa hareketlerini öngörmelerini zorlaştırarak büyük riskler doğurmaktadır. Bu bağlamda, doğru tahminler yapabilmek ve riskleri minimize etmek için duygu analizinin rolü kritik önem taşımaktadır. Çalışma, Türkçe metinler üzerinde yapılan duygu analizi çalışmalarının sınırlılıklarını ele alarak bu alandaki literatüre katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Sosyal medya platformları ve çevrimiçi forumlardan toplanan veriler kullanılarak, kripto para birimlerine yönelik yapılan yorumlar duygu analizi teknikleriyle incelenmiştir. Toplamda 607,592 yorum analiz edilmiş olup, bu yorumların 89,986'sı negatif, 72,655'i pozitif ve 444,951'i nötr olarak sınıflandırılmıştır. İkili sınıflandırma (binary classification) için ise 89,986 negatif ve 72,655 pozitif örnek seçilerek toplam 162,641 örnek üzerinde makine öğrenimi modelleri eğitilmiş ve test edilmiştir. Çalışmanın metodolojisi, makine öğrenimi sınıflandırıcıları kullanılarak elde edilen duygu analizi sonuçlarının derinlemesine incelenmesini içermektedir. Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Gradyan Artırma ve Çok Katmanlı Algılayıcı gibi farklı sınıflandırıcılar kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve her bir modelin duygu tahmini performansı değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, çeşitli kripto para birimlerinin farklı sosyal medya platformlarında nasıl algılandığını göstermektedir. Örneğin, BTC (Bitcoin) genellikle Investing.com ve Telegram'da daha olumsuz algılanırken, ETH (Ethereum) genellikle daha negatif görüşler sergilemektedir. Bu tür sonuçlar, yatırımcıların farklı kripto para birimlerine yönelik algılarını ve piyasa beklentilerini anlamalarına yardımcı olmaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma, sosyal medya duygu analizinin kripto para piyasalarındaki rolünü derinleştirerek, gelecekteki araştırmalar için yeni yöntemler ve yaklaşımların geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Abstract:
This study aims to investigate the sentiment of the public towards popular cryptocurrencies listed on crypto exchanges in Turkey through comments shared on social media platforms and online forums. The high volatility and uncertainty of cryptocurrency markets pose significant challenges for investors in predicting market movements and minimizing risks. In this context, sentiment analysis plays a critical role in making accurate predictions and reducing risks. The study contributes to the literature by addressing the limitations of sentiment analysis studies conducted on Turkish texts. Data collected from social media platforms and online forums were analyzed using sentiment analysis techniques. A total of 607,592 comments were analyzed, classified as 89,986 negative, 72,655 positive, and 444,951 neutral. Binary classification was performed on 162,641 samples selected from 89,986 negative and 72,655 positive examples, training and testing machine learning models. The methodology of the study includes a detailed examination of sentiment analysis results obtained using various classifiers such as Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Trees, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, and Multi-Layer Perceptron. Findings illustrate how different cryptocurrencies are perceived across various social media platforms. For instance, BTC (Bitcoin) tends to be perceived more negatively on Investing.com and Telegram, while ETH (Ethereum) generally exhibits more negative sentiments. These results help investors understand perceptions and market expectations towards different cryptocurrencies. In conclusion, this study enhances understanding of the role of social media sentiment analysis in cryptocurrency markets, contributing to the development of new methods and approaches for future research.