Sosyal medya mesajları üzerinde telekomünikasyon sektörüne ait müşteri şikayetlerinin sınıflandırılması
Classification of customer complaints of the telecommunications industry on social media messages
Yazar: SEVİN KARAGÖZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ÖZER
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metin sınıflandırma = Text categorization ; Mobil telekomünikasyon sektörü = Mobile telecommunication market ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification

Özet:
Sosyal medya duyguların, düşüncelerin ve görüşlerin sıklıkla ifade edildiği bir
iletişim ve yayın platformu haline gelmiştir. Sosyal medya aracılığıyla duyguları ifade
edilmesi, hayatımızın önemli bir parçası olarak büyük bir dikkat gerektirmektedir. Fikir
ve düşüncelerin paylaşılmasının yanı sıra, güzel anıları de paylaşmaktayız. Facebook,
Twitter ve LinkedIn gibi sosyal medya, zengin fikirli metin verileri kaynakları olarak
kabul edilmektedir. Hem kuruluşlar hem de bireyler, insanların fikirlerini analiz etmek ve
duygu ve hisleri çıkarmak için sosyal medya platformlarından faydalanmaktadır. Sosyal
medya analizi üzerine yapılan çoğu çalışma, duyguları olumlu, olumsuz veya tarafsız
sınıflar olarak sınıflandırmaktadır. Duygu analizindeki zorluk, insanların bir veya birkaç
duyguyu tek bir ifadeyle ifade edebilmesinden kaynaklanmaktadır. İnsan bu farklı
duyguları iyi tanıyabilir; ancak yine de bir duygu analiz sistemi için bu kolay değildir.
Telekomünikasyon, iletişim teknolojilerinin kullanılarak bilgi, ses, görüntü ve
veri gibi iletişim sinyallerinin iletimini sağlayan bir alanı ifade eder. Bu teknolojiler, sesli
telefonlar, mobil telefonlar, internet, radyo, televizyon, uydu iletişimi ve diğer iletişim
sistemleri gibi çeşitli iletişim araçlarını kapsar.
Telekomünikasyon, insanlar arasındaki uzaklığı aşarak bilgi paylaşımını
kolaylaştırır. İletişim sinyalleri, ses, görüntü ve veri gibi farklı formatta iletim yapabilir.
Örneğin, sesli telefonlar insanların birbirleriyle konuşmasını sağlarken, internet
aracılığıyla metin, fotoğraf, video gibi veriler paylaşılabilir. Telekomünikasyon ayrıca
ticari ve endüstriyel alanlarda da büyük öneme sahiptir. İşletmeler, telekomünikasyon
altyapısı üzerinden müşterileriyle iletişim kurar, veri transferi yapar ve iş süreçlerini yönetir. 
Telekomünikasyon ayrıca sağlık, ulaşım, medya,
eğitim, finans gibi birçok sektörde de kullanılır.
Gelişen teknolojilerle birlikte telekomünikasyon alanında da sürekli yenilikler
yaşanmaktadır. Örneğin, kablosuz iletişim teknolojileri (Wi-Fi, Bluetooth), fiber optik
altyapı, 5G ağları gibi yeni teknolojiler telekomünikasyonun daha hızlı, güvenilir ve geniş
kapsamlı hale gelmesini sağlamıştır. Bu gelişim ile tüketimin artması ve
telekomünikasyon sektörleri arasında en iyi hizmeti sunma durumu
değerlendirilmektedir. Tüketici gereken hizmeti alamadığında, sorunlar yaşadığında bunu
sosyal medya platformları üzerinden dile getirerek sosyal medya platformları üzerinden
bir veri derlemi oluşturmaktadır.
Bu çalışmada, veri seti Twitter'dan toplanan telekomünikasyon sektörüne ait
şikâyet derlemini içermektedir. Elde edilen üç milyon tweet içerisinden beş bin tweetin
etiketlenmesi işlemi olmuştur. Etiketlenmesi sonucu oluşturulan verilerin önişleme ve
temizlenme süreci tamamlandıktan sonra GRU, LSTM, N-Gram GRU-LSTM modelleri
ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma sonucunda elde edilen bulgular tablo
ve şekiller ile tartışılıp değerlendirilmiştir. Ortaya çıkan sonuçlar üzerinden genel
değerlendirme yapıldığında, hata değerleri bakımından LSTM ve N-gram LSTM
modellerinin GRU tabanlı modellere kıyasla daha iyi performans gösterdiği tespit
edilmiştir. Bunun durumun, LSTM tabanlı ağların uzun süreli bağımlılıkları yakalama
noktasındaki başarısından kaynaklandığı değerlendirilmektedir.

Abstract:
Social media has become a communication and broadcasting platform where
emotions, thoughts and opinions are frequently expressed. Expressing emotions through
social media requires great care as an important part of our lives. In addition to sharing
ideas and thoughts, we also share good memories. Social media such as Facebook, Twitter
and LinkedIn are recognized as rich sources of opinion-rich text data. Both organizations
and individuals use social media platforms to analyze people's opinions and extract
emotions and feelings. Most studies on social media analytics classify sentiments into
positive, negative or neutral classes. The difficulty in sentiment analysis lies in the fact
that people can express one or several emotions in a single phrase. One can recognize
these different emotions well, but it is still not easy for a sentiment analysis system.
Telecommunications refers to a field that uses communication technologies to
transmit communication signals such as information, voice, images and data. These
technologies cover a variety of communication tools such as voice telephones, mobile
phones, the internet, radio, television, satellite communications and other communication
systems.
Telecommunications facilitates the sharing of information across distances
between people. Communication signals can transmit in different formats, such as voice,
images and data. For example, voice telephones allow people to talk to each other, while
data such as text, photos and videos can be shared via the internet. Telecommunications
are also of great importance in commercial and industrial areas. Businesses communicate
with their customers over the telecommunications infrastructure, share data transfer and
manage business processes. Telecommunications are also used in many sectors such as
health, transportation, media, education and finance.With the developing technologies, there are continuous innovations in the field of
telecommunications. For example, new technologies such as wireless communication
technologies (Wi-Fi, Bluetooth), fiber optic infrastructure, 5G networks have made
telecommunications faster, more reliable and more comprehensive. With this
development, consumption increases and the situation of providing the best service
among telecommunication sectors is evaluated. When consumers do not receive the
required service and experience problems, they express this on social media platforms
and create a data corpus on social media platforms.
In this study, the dataset includes a corpus of complaints about the
telecommunications sector collected from Twitter. Out of three million tweets, five
thousand tweets were labeled. After the preprocessing and cleaning process of the labeled
data was completed, classification was performed with GRU, LSTM, N-Gram GRULSTM models. The findings obtained as a result of classification were discussed and
evaluated with tables and figures. In terms of error values, it was found that LSTM and
N-gram LSTM models performed better than GRU-based models. This is attributed to
the success of LSTM-based networks in capturing long-term dependencies.