Yapay zeka doğal dil işleme yaklaşımıyla çevrimiçi metinsel veriler üzerine bir çalışma: Sanal tüketicilik

Abstract

Bu çalışma, duygu ve içerik analizleri için Doğal Dil İşleme yöntemleri uygulayarak Sanal Tüketiciliği (ST) daha iyi anlamak için yola çıkmıştır. Theguardian.com web sitesinden ve Türkçe içerikli çevrimiçi sitelerden, ST ile ilgili içerikler metin madenciliği yöntemiyle toplanmış ve analiz edilmiştir. İçeriklerdeki katılımcının söylemleri Doğal Dil İşlemleri yöntemleri ile incelenmiştir. ST ile ilgili kavram ve ilişkilerini keşfetmek için Leximancer programıyla tematik içerik analizi yapılmıştır. 'Derinlemesine analiz' için, MonkeyLearn, Zaman Serisi ve VADER ile daha ileri içerik ve duygu analizleri gerçekleştirilmiştir. Metodolojideki bu dörtlemeyle kapsamlı bir yapılandırılmamış nitel veri analizine olanak sağlamıştır. Çalışma, ST'yi karakterize eden ve tanımlayan kilit temaları belirlemiştir. Çalışma aynı zamanda çevrimiçi içeriklerinde yer alan sanal tüketiciliğe yönelik ağırlıklı olarak olumlu görüşlere rağmen, sektörün manevra yapmasını zorlaştıran olumsuz görüşlerin de mevcut olduğunu ortaya koymuştur. Bulgular, ST bağlamında, sanal bir deneyimin aynı zamanda giderek gelişen ve evrimleşen sanal bir alanda sosyal bir deneyim olduğunu ortaya koymaktadır. `Pazarlama, reklamcılık ve halkla ilişkiler`, `yazılım geliştirme/IT`, `sanat/tasarım ve eğlence` ile `bilim/teknoloji` gibi bazı sektörler ve endüstriler ST'yi benimsemektedir. `Güvenlik/yasa uygulama` ve `sağlık` gibi bazı sektörler ve endüstriler ise zorluklar yaşamakta ve bu nedenle sanal tüketiciliğe karşı olumsuz bir tutum sergilemektedir. Genel olarak bu çalışma, sanal tüketiciliği işleyen bir tanımını, sanal tüketiciliğin durumunun bir özetini sunmakta ve bu olguyu daha iyi anlamamızı sağlayacak potansiyel araştırma alanlarını vurgulamaktadır. Sektör ve akademi için ST'nin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmakta ve ortaya çıkan ST ile ilgili kavramsal ilişkilere odaklanan gelecekteki çalışmalar için ivme sağlayarak bu alandaki boşluğu doldurmaktadır.

This study set out to better understand Virtual Consumerism (VC) by applying Natural Language Processing methods for sentiment and content analysis. The contents of VC were collected and analyzed by text mining from the Theguardian.com website and online sites with Turkish content. The discourses of the participants in the contents were examined with the methods of Natural Language Processing. Thematic content analysis was conducted with the Leximancer program to explore the concepts and relationships related to VC. For the purposes of 'deep-dive insights', further content and sentiment analyses were performed with MonkeyLearn, Time Series and VADER. This quadrangularization in methodology enabled a comprehensive unstructured qualitative data analysis. The study identified key themes which characterize and define VC. It uncovered that although there is predominantly positive sentiment towards VC reported in The Guardian online articles, negative sentiment also exists, presenting challenges for the industry to maneuver. The findings reveal that in the context of VC, a virtual experience is also a social experience in a virtual space which is becoming and evolving. There are certain industries and sectors which are embracing VC, such as marketing, advertising and PR, software development/IT, art/design and entertainment, as well as science/technology. Some sectors and industries are experiencing challenges, such as security/law enforcement and medical, and hence display negative sentiment towards VC. Overall, this study presents a working definition of VC, a synopsis of the state of VC and highlights areas for potential research to further our understanding of this phenomenon. It contributes to an improved understanding of VC for the industry and academia, and provides impetus for future studies focused on the emergent VC-relevant conceptual relationships.