Sosyal medyada çevresel aktivizm ile nükleer enerji algısının analizi: Türkiye örneği üzerinden doğal dil işleme, duygu analizi ve makine öğrenimi uygulamaları
Analysis of nuclear energy perception with environmental activism on social media: Natural language processing, emotion analysis and machine learning applications on the Turkey example
Yazar: ÖMER FARUK AYDIN
Danışman: DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

Özet:
Dijital aktivizm somut değişimlere yol açabilecek güçlü bir harekete dönüşebilme potansiyeline sahip bir paylaşım ve işbirliği aracıdır. Bu çalışmada literatürde çevresel bilinçlenme ve aktivizm üzerine yapılan araştırmalar PRISMA (Sistematik İncelemeler ve Meta-Analizler için Tercih Edilen Raporlama Ögeleri) modeli kullanarak incelenmiştir. Literatürde sürdürülebilirlik alanında araştırma konusu ile ilgili sınırlı sayıda çalışmaya rastlanmıştır. Literatürdeki boşluğa göre sosyal medyanın çevre aktivizmindeki rolünü ve bölgesel çevre sorunlarının nasıl vurgulandığı araştırılmıştır. Twitter üzerinden toplanan 15,000 veri üzerinde çalışılmıştır. Veriler, Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleriyle işlenmiştir. Ardından, metin verilerinden konu tahminlemesi yapmak için farklı makine öğrenimi modelleri kullanılmıştır, bunlar arasında Naive Bayes, Destek Vektör Makinası, Karar Ağaçları, Lojistik Regresyon ve XGBoost bulunmaktadır. Bu modeller, metinlerin içerdiği konuları tahmin etmek için kullanılmıştır ve analiz sonucunda en uygun tahmin modeli belirlenmiştir. Bu araştırma, nükleer enerji konusundaki çevre aktivizminin sosyal medyadaki potansiyelini vurgulayarak, çevresel sürdürülebilirlik açısından daha geniş bir etki sağlamaya yardımcı olmaktadır. Nükleer enerjiyle ilgili çevre aktivizmini sosyal medyada inceleyerek, gelecekteki çevre politikaları için önemli ipuçları sunmaktadır. Dünya genelinde ve Türkiye özelinde mevcut durumu değerlendirerek, nükleer enerjiye yönelik gelecekteki eylemleri tahmin etme yeteneğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, politika yapıcılarına çevre sorunlarına daha etkili bir şekilde yanıt verebilmeleri için yol gösterici olabilir. 
Anahtar Kelimeler: Digital aktivizm, Twitter, Çevresel analitik, Yapay zeka, Nükleer enerji.

Abstract:
Digital activism is a powerful tool that has the potential to evolve into a strong movement capable of leading to tangible changes through sharing and collaboration. In this study, research on environmental awareness and activism in the literature has been examined using the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) model. A limited number of studies related to the research topic in the sustainability field have been found in the literature. Based on this gap in the literature, the role of social media in environmental activism and how regional environmental issues are emphasized have been investigated. A dataset of 15,000 tweets collected from Twitter has been analyzed. The data were processed using Natural Language Processing (NLP) techniques. Subsequently, various machine learning models including Naive Bayes, Support Vector Machines, Decision Trees, Logistic Regression, and XGBoost were used to predict topics from text data. These models were used to predict the topics contained in the texts, and the most suitable prediction model was determined through analysis. By highlighting the potential of environmental activism related to nuclear energy on social media, this research aims to contribute to a broader impact on environmental sustainability. By examining environmental activism related to nuclear energy on social media, it provides important insights for future environmental policies. By evaluating the current situation worldwide and specifically in Turkey, it demonstrates the ability to predict future actions regarding nuclear energy. The results obtained can serve as a guide for policymakers to respond more effectively to environmental issues.
Keywords: Digital activism, Twitter, Environmental analytics, Artificial intelligence, Nuclear energy.