Analitik sosyoloji perspektifinden hesaplamalı sosyal bilim yöntemleri: Twitter verilerinin metin analizi ve network modellemesi
Computational social science methods from an analytical sociology perspective: Text analysis and network modelling of Twitter data
Yazar: TALİP AKÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. SELDA TAŞDEMİR AFŞAR
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sosyoloji Ana Bilim Dalı / Sosyoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Sosyoloji = Sociology
Dizin: Analitik sosyoloji = Analytical sociology ; Ağ modeli = Network model ; Ağlar = Networks ; Sayısal iz verileri = Digital trace data ; Sosyal araştırma = Social research ; Sosyal bilimler = Social sciences ; Sosyal medya = Social media ; Twitter = Twitter

Özet:
Günümüzün dijital dünyasında sosyal araştırma açısından hem erişilebilir verinin hacmi artmakta hem de bu verilerin toplanması ve analizi için kullanılan yöntem ve modellemeler çeşitlilik göstermektedir. Soru veya teori güdümlü veri yaratma, toplama ve analiz sürecinden ziyade veri veya yöntem güdümlü sosyal araştırmalar tasarlanmaktadır.  Bu tez çalışması bahsedilen ikilemle sosyolojinin nasıl yüzleşebileceğini sorunsallaştırmaktadır. Çalışma bu kapsamda dijital çağda yürütülen sosyal araştırmalara kılavuz olabilecek bir içerik sunmaktadır. Çalışmada mekanizma tabanlı açıklamanın, mikro ve makro düzey arasındaki ilişkinin, orta boy sosyolojik teorilerin ve etmen tabanlı modellemenin analitik sosyoloji açısından yeri ve önemi detaylandırılmaktadır. Çalışma, dijital iz verilerinin analizinin hesaplamalı sosyal bilim yöntemleri aracılığıyla nasıl yürütüldüğüne dair uygulamalı bir örnek sunma amacıyla 2011 yılının başından 2022 yılının sonuna değin içerisinde "Suriyeli" anahtar kelimesini barındıran 2 milyonu aşkın Türkçe tweete Twitter Akademik API aracılığıyla erişim sağlamaktadır. Bu doğrultuda, çalışma bir yandan kelime bulutları, duygu analizi, konu modelleme ile tweet metinlerinin analizini gerçekleştirmekte diğer yandan ise bu metinleri paylaşan Twitter kullanıcılarının etkileşim dinamiğine network analizi ve görselleştirmesi aracılığıyla yer vermektedir. Buradan gelen betimsel bulgular nezdinde, Twitter verilerinin işaret ettiği olası network mekanizmalarının analitik sosyoloji bağlamında istatistiksel network modelleri aracılığıyla nasıl soruşturulabileceği irdelenmektedir. Ayrıca bu çalışmada, sosyal araştırmanın bugünü ve geleceği bakımından, geleneksel araştırma yöntemleri ile hesaplamalı sosyal bilim yöntemlerinin yeri analitik sosyoloji bağlamında ele alınmaktadır. Bahsedilenler ışığında, analitik sosyoloji ile hesaplamalı sosyal bilim yöntemlerinin birbirlerinin tamamlayıcı unsuru olarak yer almalarının dijital çağda yürütülen bir sosyal araştırmaya hangi yönlerden katkı sağlayabileceği örneklendirilmektedir.

Abstract:
In today's digital world, both the volume of accessible data for social research is increasing and the methods and modelling used to collect and analyse this data are diversifying. Rather than a question-driven or theory-driven process of data creation, collection and analysis, data-driven or method-driven social research is being designed.  This thesis problematises how sociology can confront this dilemma. In this context, the study offers a content that can be a guide for social research conducted in the digital age. The study details the place and importance of mechanism-based explanation, the relationship between micro and macro levels, middle-range sociological theories and agent-based modelling for analytical sociology. In order to provide an applied example of how the analysis of digital data is carried out through computational social science methods, the study provides access to more than 2 million Turkish tweets containing the keyword "Suriyeli" from the beginning of 2011 to the end of 2022 through the Twitter Academic API. Accordingly, the study analyses tweet texts through word clouds, sentiment analysis and topic modelling on the one hand, and the interaction dynamics of Twitter users sharing these texts through network analysis and visualisation on the other. Based on the descriptive findings, it is examined how the possible network mechanisms indicated by Twitter data can be investigated through statistical network models in the context of analytical sociology. In addition, in terms of the present and future of social research, the place of traditional research methods and computational social science methods is discussed in the context of analytical sociology. In the light of the aforementioned, the ways in which analytical sociology and computational social science methods as complementary elements of each other can contribute to a social research conducted in the digital age are exemplified.