Hizmet sektörü için Twitter (X) analitiği: Ev ve işyerine yemek siparişi üzerine bir uygulama
Twitter (X) analytics for the service sector: An application on ordering meal to home and offices
Yazar: YILDIRIM GÜNEŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ARIKAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Dil sınıflandırma modeli = Language classification model ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Metin sınıflandırma = Text categorization ; Sosyal ağ analizi = Social network analysis ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification ; Ürün sınıflandırma = Product classification

Özet:
Her konuyla ilgili görüşün dolaşımda olduğu Twitter (yeni ismiyle "X"), işletmelerin kendi ürün ve hizmetlerinin kalitesi konusunda da müşteri görüşlerine ulaşabilecekleri bir kaynaktır. Bu kaynaktan faydalanabilmek için, amaca uygun analiz yöntemleri kullanılmalıdır. Twitter sahip olduğu uygulama özellikleri ve üst verisi ile tanımlayıcı, içerik ve ağ analizi olmak üzere üç tür analizin yapılmasına imkan verir. Çalışmada bu üç tür analiz, eve / işyerine çevrimiçi yemek siparişi konusunda bir yıllık (1 Ocak-31 Aralık 2020) döneme ait toplam 35 428 tweet cümlesi üzerinde uygulanmıştır. Pandemi dönemini de kapsayan veri setinin analizleri sonucunda, pandemi dönemi ve sonrasına yönelik analiz ve değerlendirmeler yapılmıştır.Veri setinin tanımlayıcı analizleri kapsamında Twitter Veri Seti İçeriğinin Tanımlayıcı Analiz ile Keşfi olarak adlandırılan bir model oluşturulmuştur. Bu safhada özellikle veri setinin analiz sonuçlarını olumsuz etkileyen, reklam gibi içeriklerin ayıklanmasına yönelik yöntemler önerilmiştir. İçerik analizi bölümünde veri setinin, sözlük tabanlı ve makine öğrenmesi yöntemlerinin hibrit kullanımı ile duygu sınıflandırması ve ürün-hizmet sistemleri sınıflandırması yapılmıştır. Söz konusu sınıflandırmalar için, temel ve güçlendirilmiş olarak adlandırılan duygu ve ürün-hizmet sistemleri sözlükleri geliştirilmiştir. Alana özel bu sözlüklerin hazırlanması için, metin sınıflandırmanın önemli problemlerinden yüksek boyutluluğun indirgenmesi ve ayırt ediciliği yüksek özelliklerin seçilmesine yönelik öneriler geliştirilmiştir. Üçüncü analiz türünde, çevrimiçi sosyal ağ yapısı üzerinde etkili kullanıcıların ve ağdaki toplulukların tespiti ve analizi yapılmıştır. Ağ analizinde, ağın yerel ve küresel özelliklerini kullanan merkezilik derecelerinin hibrit kullanımı için yöntem önerilmiştir.Çalışma, çevrimiçi yemek siparişi alanındaki veri setinin aynı anda üç farklı analiz türü ile ele alındığı Türkçe literatürdeki ilk çalışmadır. Çalışmanın, her üç analize yönelik önerileri, alana özel hazırlanan sınıflandırma sözlük ve modelleri ile literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Twitter (now called "X"), where opinions on every subject are in circulation, is a source where businesses can access customer opinions on the quality of their products and services. In order to benefit from this resource, appropriate analysis methods should be used. With its application features and metadata, Twitter allows for three types of analysis: descriptive, content, and network analysis. In this study, these three types of analysis are applied to a total of 35 428 tweet sentences for a one-year period (January 1–December 31, 2020) on the subject of online food ordering from home or the workplace. As a result of the analysis of the data set, including the pandemic period, analyses and evaluations are made for the pandemic period and beyond. Within the scope of the descriptive analysis of the dataset, a model called Exploration of Twitter Dataset Content with Descriptive Analysis is constructed. At this stage, methods have been proposed to remove content, such as advertisements, that negatively affects the analysis results of the data set. In the content analysis section, sentiment classification and product-service systems classification of the dataset are performed with the hybrid use of lexicon-based and machine learning methods. For these classifications, lexicons of sentiment and product-service systems, called basic and boosted, have been developed. In order to prepare these domain-specific lexicons, suggestions for reducing high dimensionality, which is one of the important problems of text classification, and for selecting highly discriminative features were developed. In the third type of analysis, the identification and analysis of users and communities in the network that have an impact on the online social network structure is performed. In network analysis, a method for the hybrid use of degrees of centrality using local and global properties of the network is proposed.This is the first study in the Turkish literature where the online food ordering dataset is analyzed with three different types of analysis at the same time. It is thought that the study will contribute to the literature with its suggestions for all three analyses and the classification dictionaries and models prepared specifically for the field.