Geri Dön

Sosyal medyada markaların itibarlar analizi

Reputation analysis of brands in social media

  1. Tez No: 637369
  2. Yazar: BAHAR ŞARDAĞI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM TARHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilim ve Teknoloji, İletişim Bilimleri, Information and Records Management, Science and Technology, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, Metin Madenciliği, Marka İtibarı, Sosyal Medya, Bilgi Sistemleri, Machine Learning, Text Mining, Brand Reputation, Social Media, Information Systems
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüz dünyasında sosyal ağlar aktif bir şekilde kullanılmakta ve kullanıcılar bu platformlarda paylaşımlar yaparak görüşlerini ifade edebilmektedir. Bir marka hakkında yapılan paylaşımlar diğer kullanıcıların görüşlerini ve dolayısıyla ilgili markanın itibarını etkilemektedir. Belirtilen nedenlerden dolayı markalar sosyal medya platformlarında kendileri hakkında yapılan paylaşımları önemsemekte ve bu doğrultuda aksiyonlar almaktadır. Bu tez kapsamında sosyal medya paylaşımlarını kullanarak markaların itibarlarını analiz etmesini ve tüketiciler ile aralarındaki ilişkiyi yönetmesini sağlayan bir bilgi sistemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. Tasarlanan sistem için markalar hakkında yapılan paylaşımları toplamak amacıyla çok katmanlı mimaride bir yazılım geliştirilmiştir. Toplanan içeriklerin olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırılması sürecini insan gücüne kıyasla daha hızlı, masrafsız yapabilmek için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Tasarlanan makine öğrenmesi modelleri arasından %90 F-ölçütü başarı skoruna sahip Naive Bayes modeli seçilmiştir. Son olarak seçilen makine öğrenmesi modeliyle otomatik olarak sınıflandırılan paylaşımları ve bilgilerini sunmak için bir web uygulaması olan Marka İtibar Yönetim Sistemi (MİYS) geliştirilmiştir. Bir markaya tanımlanan kullanıcı MİYS kullanarak ilgili marka hakkında yapılan paylaşımları, analizleri görüntüleyebilmektedir. Ayrıca tanımlanan kullanıcı MİYS üzerinden paylaşıma cevap verme, tekrar paylaşma, beğeni gibi bazı aksiyonlar alabilmektedir. İleriki çalışmalarda sistemin birçok sosyal medya platformuna entegre ve daha kapsamlı olacak şekilde geliştirilmesi amaçlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Social networks are actively used nowadays and users can express their opinions by posting contents on these platforms. Social media posts about a brand affects the opinions of other users and therefore the reputation of the related brand. Thus, most of the brands follow posts about themselves on social media platforms and accordingly take actions. Within the scope of this thesis, it is aimed to develop an information system that enables brands to analyse their reputation in social media and manage their relationship with consumers in social networks. For the aimed system, software with multi-layer architecture has been developed in order to collect the posts about the brands. In the process of classification of the collected content as positive or negative, machine learning methods were applied, since using machine learning for the classification of contents is faster and inexpensive compared to human power. The Naive Bayes classification model with 90% F-criterion score was chosen among the machine learning models designed. Lastly, Brand Reputation Management System (BRMS), web application in MVC pattern, was developed to present the automatically classified posts and their analyses. The user, registered to the system for a brand, can view the posts and analysis about the related brand by using BRMS. Additionally, the registered user can take some actions such as responding, re-sharing, and like to a post via BRMS. In future work, it is aimed to integrate the current system (BRMS) to many social media platforms and make the system more comprehensive.

Benzer Tezler

  1. Halkla ilişkiler 2.0 kapsamında hedef belirleme ve ölçme sorunsalına bakış: Alternatif bir yöntem olarak veri madenciliğinin kullanılmasına yönelik örnek bir uygulama

    Overview of the goal setting and measurement problem under public relations 2.0: A samle application for using data as an alternative method

    HIDIR POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Halkla İlişkilerAtatürk Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERYA ÖCAL

  2. E-itibar yönetimi: Doğrulama işaretlerinin itibara katkısı

    E-reputation management: The contribution of verification badges on reputation

    CAN ALPER BALİBEYOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    İletişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİME YÜCEL BOURSE

  3. Markaların sosyal medyada FoMO kullanımı: Marka stratejileri üzerine bir araştırma

    Brands' use of FoMO in social media: A research on brand strategies

    AZİME AYŞENUR ÇELİMLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Halkla İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM GÜNDÜZ KALAN

  4. Marka 2.0 stratejileri bağlamında global markaların sosyal medyada gündem belirlemesi: Markaların 2.0 gündemi

    Global brand agenda setti̇ng on soci̇al medi̇a in terms of brand 2.0 strategy: Brand 2.0 agenda setti̇ng

    EMRE Ş. ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Halkla İlişkilerGazi Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFE GÜZ

  5. Positioning of brands in digital media compared to traditional media in social media communication and its effect on brand consistency

    Markaların sosyal medya iletişiminde geleneksel medyayla karşılaştırılarak dijital medyada konumlandırılması ve bunun marka tutarlığına etkisi

    DEMET HAYLAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM SELÇUK TUZCUOĞLU