Türkiye'deki yeşil enerji dönüşümünde toplum tarafından algılanan zorlukların duygu analizi ile belirlenmesi
Identification of perceived challenges in the green energy transition by Turkish society through sentiment analysis
Yazar: UĞUR BİLGİN
Danışman: PROF. DR. SELİN SONER KARA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Yeşil enerji, güneş, rüzgâr, su, jeotermal ve biokütle gibi yenilenebilir kaynaklardan elde edilen ve çevresel açıdan sürdürülebilir olan enerjiyi ifade eder. Bu enerji, fosil yakıtlara olan bağımlılığı azaltmayı ve çevresel etkileri hafifletmeyi amaçlar. Türkiye bağlamında, enerji santrallerinin kurulmasıyla ilgili olumlu duyguların yanı sıra yaygın negatif bakış açıları da mevcuttur. Toplumun yeşil enerjiye geçişine verdiği tepkiler, bireysel yorumların analizi yoluyla etkili bir şekilde ölçülebilir. Ancak, binlerce yorumun manuel olarak incelenmesi zaman alıcı ve pratik değildir. Bu zorluğu ele almak için bu çalışma, Doğal Dil İşleme (DDİ) tekniği olan Transformer yönteminin entegrasyonunu önermektedir. Bu çalışma, özellikle "kirli metin" olarak sınıflandırılan sosyal medya yorumlarının analizi üzerine vurgu yapan çoklu etiketli bir DDİ modelini kullanan belirli bir DDİ prosedürünü sunmaktadır. Araştırmanın temel amacı, zaman içinde Türk toplumunun yeşil enerjiye geçişe yönelik gelişen algısını belirlemek ve DDİ kullanarak kapsamlı bir analiz yapmaktır. Çalışma, duyguların eşit olarak temsil edilmediği ve her veri kümesinin birden fazla duyguyu içerebileceği çoklu etiketli bir veri kümesi kullanmaktadır. Dolayısıyla, risk, çevre ve maliyet etiketleri için ölçülen doğruluk oranları sırasıyla 0.950, 0.924 ve 0.913 iken, ROC AUC skorları 0.896, 0.902 ve 0.923'tür. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen modelin başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Bu çalışma, yeşil enerjiye özgü bir tahmin modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır ve mevcut durumu analiz etmeyi ve toplumsal davranışı dinamik olarak izlemeyi hedeflemektedir. Merkezi odak, Türk toplumunun yeşil enerjiye geçiş sırasında verdiği tepkileri belirlemektir. Çalışmadan elde edilen bilgiler, politika yapıcıların geçişle ilgili politikalar oluşturmasına rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Araştırma, model çıktılarına dayalı olarak politika önerileriyle sonuçlanmakta ve yeşil enerji geçişine ilişkin karar vericiler için değerli görüşler sağlamaktadır.

Abstract:
Green energy refers to energy derived from renewable sources such as solar, wind, hydro, geothermal and biomass, which are environmentally sustainable. It aims to reduce reliance on fossil fuels and mitigate environmental impacts. In the Turkish context, alongside positive sentiments regarding the establishment of energy plants, there are also prevalent negative perspectives. Societal responses to the transition towards green energy can be effectively gauged through the analysis of individual comments. However, manually examining thousands of comments is both time-consuming and impractical. To address this challenge, this study proposes the integration of the Transformer method, a Natural Language Processing (NLP) technique. This study presents a defined NLP procedure that utilizes a multi-labeled NLP model, with a particular emphasis on the analysis of comments on social media classified as "dirty text". The primary objective of this investigation is to ascertain the evolving perception of Turkish society regarding the transition to green energy over time and to conduct a comprehensive analysis utilizing NLP. The study utilizes a dataset that is multi-labeled, wherein emotions are not equally represented and each dataset may contain multiple emotions. Consequently, the measured accuracy rates for the risk, environment, and cost labels are, respectively, 0.950, 0.924, and 0.913, whereas the ROC AUC scores are 0.896, 0.902, and 0.923. The obtained results indicate that the developed model yielded successful outcomes. This study aims to develop a forecasting model tailored to green energy to analyze the current situation and monitor societal behavior dynamically. The central focus is on determining the reactions of Turkish society during the transition to green energy. The insights derived from the study aim to guide decision-makers in formulating policies for the transition. The research concludes with policy recommendations based on the model outputs, providing valuable insights for decision-makers in the context of the green energy transition.