Sosyal medyada kullanıcı yorumlarına ilişkin duygusal dinamiklerin analizi: sınıflandırma, kümeleme ve duygu volatilitesinin zamansal incelenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MEHMET AKİF ARSLAN

Danışman: ONUR TOKA

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma, sosyal medya duygu analizini çok yönlü ele alarak bütüncül bir çerçeve sunmayı amaçlamaktadır. Bir kamu kurumunun facebook, instagram, X ve youtube hesaplarından elde edilen gerçek kullanıcı yorumları analiz edilmiştir. Çalışmada, sınıflandırma ve kümeleme analizleri yapılmış, duygu skorları ve duygu volatilitesi ile nicel özellikler çalışmaya entegre edilmiştir. Bu yaklaşım ile, duygu analizi statik bir ölçüm olmaktan çıkarılarak, zaman ve platform bağlamında değişen dinamik bir izleme mekanizmasına dönüştürülmüştür. Karşılaştırmalı analizler kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri ile transformer tabanlı modeller ele alınmıştır. Özellikle ince ayar uygulanmış transformer modellerinin bağlamsal tutarlılık ve zamansal duyarlılık açısından daha istikrarlı sonuçlar ürettiği gözlenmiştir. Her platform ve sınıf etiketleri göz önünde bulundurularak kümeleme analizi yapılmış ve konu modelleme ile yorumlar içerisinde derinlemesine incelemeler yapılarak tematik kategoriler çıkarılmıştır. Bulgular, toplumsal tepkilerin yalnızca duygu yönü üzerinden değil, tepki yoğunluğu ve duygusal dalgalanma düzeyi üzerinden değerlendirilmesi gerektiğini de ortaya koymaktadır. Ayrıca platform bazlı analizler, dijital alanın homojen değil, farklı ifade biçimlerinin bir arada var olduğu oldukça çeşitli bir yapı sergilediğini göstermektedir. Çalışma, kamu kurumları için çevrimiçi tepkilerin izlenmesine ve yönetilmesine yönelik uygulanabilir bir analitik temel sunmaktadır.