Sürdürülebilir moda ürünlerinin derin öğrenme yaklaşımı kullanarak analizi
Analysis of sustainable fashion products using a deep learning approach
Yazar: MUAZZEZ ÇETİNER
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Giyim Endüstrisi = Clothing Industry ; İşletme = Business Administration
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Giysiler = Clothes ; Moda sektörü = Fashion sector ; Sürdürülebilir moda = Sustainable fashion ; Sürdürülebilir tasarım = Sustainable design ; Tekstil sektörü = Textile sector ; Yavaş moda = Slow fashion ; İşletmecilik = Business administration

Özet:
Tekstil ve moda sektörü çalışan hakları, hammadde, üretim süreci ve atık gibi sorunlar başta olmak üzere insanı ve çevreyi tehdit eden sektörler arasında ön sıralarda yer almaktadır. İşletmeler çevre üzerindeki güç ve tahribatın bir sonucu olarak karşılaştıkları tepki ve baskılardan kurtulmak adına toplumsallaşma ve etik uygulamalar geliştirmiştir. Bu bağlamda sektörde bir akım olarak sürdürülebilirliği reklam amaçlı kullanan marka ve tasarımcıların yanında bu felsefeyi benimseyen marka ve tasarımcılar da mevcuttur. Tez çalışması markaların hangi yönü ile ne kadar sürdürülebilir olduklarını analiz etmeyi amaçlamaktadır. 
Bu tezde markaların web sayfalarından elde edilen sürdürülebilirlik bilgileri markaların sürdürülebilir çıktılarını tahmin eden çok etiketli metin sınıflandırma yaklaşımları ile analiz edilmiştir. Çok etiketli metin sınıflandırma için farklı derin öğrenme mimari yaklaşımları kullanılarak modeller geliştirilmiştir. Bu analizler sonuç bölümünde, sürdürülebilir moda pazarlama alanındaki mevcut markaların sürdürülebilirlik ile nasıl bir ilişki kurdukları, bu ilişkinin boyutları ve nitelikleri veriler ışığında yorumlanmıştır.
Bu tez çalışması sürdürülebilir moda pazarlaması ve bu alandaki markaların derin öğrenme ile analiz edilmesi yönüyle, veri seti oluşturulması ve uygulama boyutu ile yerli ve yabancı literatüre özgün katkı sunmayı hedeflemektedir.  Sektörel boyutta yapılan güncel veri analizleri ve yorumları ile de bu alana ışık tutması ve yeni çalışmalara ilham olması amaçlanmaktadır.

Abstract:
The textile and fashion sector are at the forefront of the sectors that threaten people and the environment, especially problems such as employee rights, raw materials, production process, and waste. Businesses have developed socialization and ethical practices to eliminate the reactions and pressures they face as a result of the power and destruction of the environment. In this context, besides the brands and designers who use sustainability as a trend in the sector for advertising purposes, there are also brands and designers who adopt this philosophy. The thesis study aims to analyze which aspects of brands and how sustainable they are. 
In thesis, the sustainability information obtained from the web pages of the brands was analyzed with multi-label text classification approaches that predict the sustainable outputs of the brands. Models have been developed for multilabel text classification using different deep learning architecture approaches. In the conclusion part of these analyzes, how the existing brands in the field of sustainable fashion marketing establish a relationship with sustainability, the dimensions and qualities of this relationship are interpreted in the light of the data. 
This thesis aims to make a unique contribution to the domestic and foreign literature in terms of sustainable fashion marketing and the analysis of brands in this field with deep learning, with the creation of a data set and its application dimension. It is aimed to shed light on this field and inspire new studies with current data analysis and comments made at the sectoral level.