Teknolojinin gelişmesiyle birlikte iletişim pratiklerinde sosyal medyanın önemli bir araç olarak kullanıldığı yadsınamaz bir gerçektir. Sosyal medyanın zaman ve mekân sınırı olmaksızın çift taraflı iletişime imkân sağlayan yapısı ve sürekli etkileşim süreci yaratması, bireylerin yanında tüm kurum ve kuruluşları sosyal medya kullanımına duyarlı hale getirmiştir. Sosyal medya kullanımının artması ve sosyal medya araçlarının çeşitlilik kazanmasıyla bu medya ortamında üretilen ve paylaşılan verilerinin analizi gün geçtikçe daha da önem kazanmaktadır. Çeşitli veri madenciliği yöntemleri bu verilerin analiz edilmesine yardımcı olmaktadır. Veri Madenciliği yöntemlerinden olan kümeleme analizinin amacı, gruplandırılmamış verileri benzerliklerine göre homojen olarak gruplamaktır. Kümeleme analizi, özellikle tıp, mühendislik, tarım ve sosyal bilimler gibi çeşitli disiplinlerde yaygın olarak kullanılan çok değişkenli bir istatistiksel yöntemdir. Bu çalışma, Türkiye'deki devlet üniversitesi rektörlerini COVID-19 salgınının ilk bir yılında Twitter kullanımlarına göre kümelemeyi ve performans gruplarına göre sıralamayı amaçlamaktadır. Türkiye'de COVID-19 vakası ilk kez 11 Mart'ta görüldüğünden veri toplama aralığı 11 Mart 2020 – 11 Mart 2021 olarak belirlenmiştir. İlk olarak rektörler Twitter kullanım verilerine göre WEKA programı yardımıyla kümelenmiştir. Daha sonra Çok Kriterli Karar Verme yaklaşımlarından biri olan MULTIMOORA yöntemi ile kümeler için performans analizi yapılmıştır. Son olarak, performans analizinden elde edilen bulgulara dayalı olarak grupların Twitter kullanım performansları tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler: Sosyal Medya, Kümeleme Analizi, Weka, Multimoora.
With the development of technology, it is an undeniable fact that social media is used as an important tool in communication practices. The structure of social media that allows two-way communication without time and place limits and the fact that it creates a continuous interaction process has made all institutions and organizations, as well as individuals, sensitive to the use of social media. With the increase in the use of social media and the diversity of social media tools, the analysis of the data produced and shared in this media environment is gaining more and more importance day by day. Various data mining methods help to analyze this data. The purpose of clustering analysis, which is one of the Data Mining methods, is to homogeneously group a few ungrouped data according to their similarities. Cluster analysis is a multivariate statistical method widely used in various disciplines, especially in medicine, engineering, agriculture and social sciences. This study aims to categorize state university rectors in Turkey according to their Twitter usage in the first year of the COVID-19 outbreak. Since the COVID-19 case in Turkey was first seen on March 11, the data collection interval was determined as March 11, 2020 – March 11, 2021. First, the rectors were clustered according to the Twitter usage data with the help of the WEKA program. Then, performance analysis was made for clusters with the MULTIMOORA method, which is one of the Multi-Criteria Decision Making approaches. Finally, the Twitter usage performances of the groups were discussed based on the findings obtained from the performance analysis. Keywords: Social Media, Cluster Analysis, Weka, Multimoora.
Tez (Doktora- PhD), Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, 2022.
Kaynakça var.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte iletişim pratiklerinde sosyal medyanın önemli bir araç olarak kullanıldığı yadsınamaz bir gerçektir. Sosyal medyanın zaman ve mekân sınırı olmaksızın çift taraflı iletişime imkân sağlayan yapısı ve sürekli etkileşim süreci yaratması, bireylerin yanında tüm kurum ve kuruluşları sosyal medya kullanımına duyarlı hale getirmiştir. Sosyal medya kullanımının artması ve sosyal medya araçlarının çeşitlilik kazanmasıyla bu medya ortamında üretilen ve paylaşılan verilerinin analizi gün geçtikçe daha da önem kazanmaktadır. Çeşitli veri madenciliği yöntemleri bu verilerin analiz edilmesine yardımcı olmaktadır. Veri Madenciliği yöntemlerinden olan kümeleme analizinin amacı, gruplandırılmamış verileri benzerliklerine göre homojen olarak gruplamaktır. Kümeleme analizi, özellikle tıp, mühendislik, tarım ve sosyal bilimler gibi çeşitli disiplinlerde yaygın olarak kullanılan çok değişkenli bir istatistiksel yöntemdir. Bu çalışma, Türkiye'deki devlet üniversitesi rektörlerini COVID-19 salgınının ilk bir yılında Twitter kullanımlarına göre kümelemeyi ve performans gruplarına göre sıralamayı amaçlamaktadır. Türkiye'de COVID-19 vakası ilk kez 11 Mart'ta görüldüğünden veri toplama aralığı 11 Mart 2020 – 11 Mart 2021 olarak belirlenmiştir. İlk olarak rektörler Twitter kullanım verilerine göre WEKA programı yardımıyla kümelenmiştir. Daha sonra Çok Kriterli Karar Verme yaklaşımlarından biri olan MULTIMOORA yöntemi ile kümeler için performans analizi yapılmıştır. Son olarak, performans analizinden elde edilen bulgulara dayalı olarak grupların Twitter kullanım performansları tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler: Sosyal Medya, Kümeleme Analizi, Weka, Multimoora.
With the development of technology, it is an undeniable fact that social media is used as an important tool in communication practices. The structure of social media that allows two-way communication without time and place limits and the fact that it creates a continuous interaction process has made all institutions and organizations, as well as individuals, sensitive to the use of social media. With the increase in the use of social media and the diversity of social media tools, the analysis of the data produced and shared in this media environment is gaining more and more importance day by day. Various data mining methods help to analyze this data. The purpose of clustering analysis, which is one of the Data Mining methods, is to homogeneously group a few ungrouped data according to their similarities. Cluster analysis is a multivariate statistical method widely used in various disciplines, especially in medicine, engineering, agriculture and social sciences. This study aims to categorize state university rectors in Turkey according to their Twitter usage in the first year of the COVID-19 outbreak. Since the COVID-19 case in Turkey was first seen on March 11, the data collection interval was determined as March 11, 2020 – March 11, 2021. First, the rectors were clustered according to the Twitter usage data with the help of the WEKA program. Then, performance analysis was made for clusters with the MULTIMOORA method, which is one of the Multi-Criteria Decision Making approaches. Finally, the Twitter usage performances of the groups were discussed based on the findings obtained from the performance analysis. Keywords: Social Media, Cluster Analysis, Weka, Multimoora.