Otonom araçlara yönelik duygusal tutumların analizi: Dil modelleri ile karşılaştırmalı bir yaklaşım
Otonom araçlara yönelik duygusal tutumların analizi: Dil modelleri ile karşılaştırmalı bir yaklaşım
Yazar: Öcal, Ayşe
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 40 No. 4, 2025
Anahtar kelimeler: Affective Computing ; Duygusal Bilgi İşleme ; Human-Computer Interaction ; İnsan Bilgisayar Etkileşimi ; Data Engineering and Data Science ; Veri Mühendisliği ve Veri Bilimi ; Natural Language Processing ; Doğal Dil İşleme ; Autonomous Agents and Multiagent Systems ; Otonom Ajanlar ve Çok Yönlü Sistemler ; Otonom araçlar,doğal dil işleme,duygu analizi,önceden eğitilmiş dil modelleri,ince-ayarlama

Otonom araç teknolojileri, dünya genelinde hızla gelişmekte olup, beraberinde çeşitli toplumsal ve bireysel görüş ayrılıklarını da gündeme getirmektedir. Sosyal medya platformlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, bu teknolojiye yönelik kullanıcı yorumlarının sayısı da büyük ölçüde artmıştır. Söz konusu metin tabanlı verilerin analiz edilmesi, doğal dil işleme alanındaki gelişmeler sayesinde daha anlamlı ve sistematik bir biçimde gerçekleştirilebilmektedir. Kullanıcıların teknolojiye dair duygusal tutumlarının doğru biçimde analiz edilmesi, şirketler ve politika yapıcılar için stratejik değere sahip öngörüler sunabilir. Bu çalışma, otonom araç teknolojisine ilişkin kullanıcı duygu durumlarını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda Quora, YouTube ve Reddit platformlarından toplanan toplam 48.897 İngilizce yorum analiz edilmiştir. Çalışma üç temel aşamadan oluşmaktadır: Birinci aşamada, altı temel duygu kategorisini sınıflandırmak amacıyla, dair-ai/emotion veri kümesi kullanılarak önceden eğitilmiş dil modelleri (BERT, RoBERTa, DeBERTaV3 ve XLM-RoBERTa) ince ayar işlemine tabii tutulmuştur. İkinci aşamada, sosyal medya platformlarından toplanan etiketsiz kullanıcı yorumlarından oluşan kapsamlı bir metin veri kümesi oluşturulmuştur. Üçüncü aşamada ise, eğitim performansı karşılaştırmaları sonucunda en yüksek doğruluk oranını gösteren RoBERTa modeli ile bu yorumlar duygu kategorilerine ayrılmıştır. Yorumlarda en yaygın olarak görülen duygunun mutluluk olduğu, ancak öfke ve korku gibi olumsuz duyguların da dikkat çekici düzeyde olduğu görülmüştür. Bu sonuçlar, otonom araçların toplumsal kabul sürecinde duygusal tepkilerin yol gösterici olabileceğini göstermektedir.

Otonom araç teknolojileri, dünya genelinde hızla gelişmekte olup, beraberinde çeşitli toplumsal ve bireysel görüş ayrılıklarını da gündeme getirmektedir. Sosyal medya platformlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, bu teknolojiye yönelik kullanıcı yorumlarının sayısı da büyük ölçüde artmıştır. Söz konusu metin tabanlı verilerin analiz edilmesi, doğal dil işleme alanındaki gelişmeler sayesinde daha anlamlı ve sistematik bir biçimde gerçekleştirilebilmektedir. Kullanıcıların teknolojiye dair duygusal tutumlarının doğru biçimde analiz edilmesi, şirketler ve politika yapıcılar için stratejik değere sahip öngörüler sunabilir. Bu çalışma, otonom araç teknolojisine ilişkin kullanıcı duygu durumlarını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda Quora, YouTube ve Reddit platformlarından toplanan toplam 48.897 İngilizce yorum analiz edilmiştir. Çalışma üç temel aşamadan oluşmaktadır: Birinci aşamada, altı temel duygu kategorisini sınıflandırmak amacıyla, dair-ai/emotion veri kümesi kullanılarak önceden eğitilmiş dil modelleri (BERT, RoBERTa, DeBERTaV3 ve XLM-RoBERTa) ince ayar işlemine tabii tutulmuştur. İkinci aşamada, sosyal medya platformlarından toplanan etiketsiz kullanıcı yorumlarından oluşan kapsamlı bir metin veri kümesi oluşturulmuştur. Üçüncü aşamada ise, eğitim performansı karşılaştırmaları sonucunda en yüksek doğruluk oranını gösteren RoBERTa modeli ile bu yorumlar duygu kategorilerine ayrılmıştır. Yorumlarda en yaygın olarak görülen duygunun mutluluk olduğu, ancak öfke ve korku gibi olumsuz duyguların da dikkat çekici düzeyde olduğu görülmüştür. Bu sonuçlar, otonom araçların toplumsal kabul sürecinde duygusal tepkilerin yol gösterici olabileceğini göstermektedir.