Pub Date : 2022-08-31DOI: 10.5824/ajite.2022.03.004.x
Kutan Koruyan, Ahsen Ekeryilmaz
Müşteri memnuniyetinin bir göstergesi olan müşteri yorumları işletmeler açısından önemli bir veri kaynağı oluşturuken, aynı zamanda, işletmelerin ürün veya hizmetlerinde iyileştirme ve hataları düzeltebilmeleri açısından önem kazanmaktadır. Bunun yanında, farklı sorunlara yönelik müşteri yorum sayısı arttıkça çözüm önerileri geliştirme açısından bu büyüklükteki veri ile baş edebilmek zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin önde gelen üç tüketici elektroniği perakende firmasına yapılan müşteri şikayetleri, çevrimiçi şikâyet platformlarından sikayetvar.com sitesinden alınmış, şikayetlerin otomatik kategorilere ayrılması ve analizi yapılmıştır. Çalışmada, İade/Değişim ve Geri Ödeme, Teslimat/Kargo, Müşteri İlişkileri ve Hizmetleri ve Garanti ve Servis olmaz üzere dört kategori belirlenerek, denetimli makine öğrenmesi algoritmalarından Lojistik Regresyon, Doğrusal Destek Vektör Makineleri ve Olasılıksal Dereceli Azalma kullanılarak eğitim ve test süreci gerçekleştirilmiştir. En başarılı sonuç %80 doğruluk ile Lojistik Regresyon ile sağlanmıştır. Bu sonuca göre etiketlenmemiş müşteri şikayetleri Lojistik Regresyon ile tahminlenip elde edilen bulgular yorumlanmış, işletmeler açısından büyük miktardaki şikâyet verisinin tahminlenerek kategorilere ayrılmasının önemi irdelenmiştir.
{"title":"Makine Öğrenmesi ile Müşteri Şikayetlerinin Sınıflandırılması","authors":"Kutan Koruyan, Ahsen Ekeryilmaz","doi":"10.5824/ajite.2022.03.004.x","DOIUrl":"https://doi.org/10.5824/ajite.2022.03.004.x","url":null,"abstract":"Müşteri memnuniyetinin bir göstergesi olan müşteri yorumları işletmeler açısından önemli bir veri kaynağı oluşturuken, aynı zamanda, işletmelerin ürün veya hizmetlerinde iyileştirme ve hataları düzeltebilmeleri açısından önem kazanmaktadır. Bunun yanında, farklı sorunlara yönelik müşteri yorum sayısı arttıkça çözüm önerileri geliştirme açısından bu büyüklükteki veri ile baş edebilmek zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin önde gelen üç tüketici elektroniği perakende firmasına yapılan müşteri şikayetleri, çevrimiçi şikâyet platformlarından sikayetvar.com sitesinden alınmış, şikayetlerin otomatik kategorilere ayrılması ve analizi yapılmıştır. Çalışmada, İade/Değişim ve Geri Ödeme, Teslimat/Kargo, Müşteri İlişkileri ve Hizmetleri ve Garanti ve Servis olmaz üzere dört kategori belirlenerek, denetimli makine öğrenmesi algoritmalarından Lojistik Regresyon, Doğrusal Destek Vektör Makineleri ve Olasılıksal Dereceli Azalma kullanılarak eğitim ve test süreci gerçekleştirilmiştir. En başarılı sonuç %80 doğruluk ile Lojistik Regresyon ile sağlanmıştır. Bu sonuca göre etiketlenmemiş müşteri şikayetleri Lojistik Regresyon ile tahminlenip elde edilen bulgular yorumlanmış, işletmeler açısından büyük miktardaki şikâyet verisinin tahminlenerek kategorilere ayrılmasının önemi irdelenmiştir.","PeriodicalId":180292,"journal":{"name":"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"117155334","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-08-31DOI: 10.5824/ajite.2022.03.005.x
Merve Karataş, H. Eti̇
Pazarlama dünyasına yeni bir soluk getiren dijital pazarlama, işletmeler arasında yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Dijital dünya sayesinde alışveriş kavramı da değişmiş ve online alışveriş çok sık bir şekilde kullanılmaya başlamıştır. Sosyal ağların sık kullanıldığı günümüzde bu alanlar üzerinden insanlara erişim oldukça kolaylaşmıştır. Araştırmanın amacı instagram fenomenlerinin sosyal medya pazarlaması kapsamında yaptıkları ürün/mal/hizmet reklamlarının instagram uygulaması üzerinde tüketicilerin satın alma niyetine etkisini araştırmaktır. Bu nedenle araştırma kapsamında, çevrimiçi anket yöntemiyle 315 veri elde edilmiştir. Söz konusu veriler Kolmogorov-Smirnov, Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H, Korelasyon, Ki Kare, Sobel testleri ve Spearman korelasyon katsayısı, regresyon analizleri ile incelenmiştir. Bu çalışma fenomen pazarlama kapsamında instagram kullanıcıların bakış açısından yapılan nicel bir araştırmadır. Araştırma sonucu kaynak çekiciliğinin reklama yönelik tutumla aracılık etkisinin olduğunu ve satın alma niyetine etki ettiği sonucuna varılmıştır. Kaynak güvenirliliğini reklama yönelik tutumla aracılık etkisine sahip olmadığını fakat satın alma niyeti üzerinde etkili olduğu görülmüştür. Kaynak uzmanlığının reklama yönelik tutuma etki ettiğini ve satın alma niyetine etki ettiği sonucuna varılmıştır. Aracı değişken olan reklama yönelik tutumun satın alma niyetine olumlu etkisi olduğu saptanmıştır. Kaynak çekiciliği ve uzmanlığının, güvenilirliğe göre satın alma niyeti ile daha ilişkili olduğu görülmüştür.
{"title":"Dijital Pazarlama Çağında Instagram Fenomenlerinin Tüketici Satın Alma Davranışlarına Etkisi","authors":"Merve Karataş, H. Eti̇","doi":"10.5824/ajite.2022.03.005.x","DOIUrl":"https://doi.org/10.5824/ajite.2022.03.005.x","url":null,"abstract":"Pazarlama dünyasına yeni bir soluk getiren dijital pazarlama, işletmeler arasında yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Dijital dünya sayesinde alışveriş kavramı da değişmiş ve online alışveriş çok sık bir şekilde kullanılmaya başlamıştır. Sosyal ağların sık kullanıldığı günümüzde bu alanlar üzerinden insanlara erişim oldukça kolaylaşmıştır. Araştırmanın amacı instagram fenomenlerinin sosyal medya pazarlaması kapsamında yaptıkları ürün/mal/hizmet reklamlarının instagram uygulaması üzerinde tüketicilerin satın alma niyetine etkisini araştırmaktır. Bu nedenle araştırma kapsamında, çevrimiçi anket yöntemiyle 315 veri elde edilmiştir. Söz konusu veriler Kolmogorov-Smirnov, Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H, Korelasyon, Ki Kare, Sobel testleri ve Spearman korelasyon katsayısı, regresyon analizleri ile incelenmiştir. Bu çalışma fenomen pazarlama kapsamında instagram kullanıcıların bakış açısından yapılan nicel bir araştırmadır. Araştırma sonucu kaynak çekiciliğinin reklama yönelik tutumla aracılık etkisinin olduğunu ve satın alma niyetine etki ettiği sonucuna varılmıştır. Kaynak güvenirliliğini reklama yönelik tutumla aracılık etkisine sahip olmadığını fakat satın alma niyeti üzerinde etkili olduğu görülmüştür. Kaynak uzmanlığının reklama yönelik tutuma etki ettiğini ve satın alma niyetine etki ettiği sonucuna varılmıştır. Aracı değişken olan reklama yönelik tutumun satın alma niyetine olumlu etkisi olduğu saptanmıştır. Kaynak çekiciliği ve uzmanlığının, güvenilirliğe göre satın alma niyeti ile daha ilişkili olduğu görülmüştür.","PeriodicalId":180292,"journal":{"name":"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130923960","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
The Covid-19 outbreak, which has been under the influence of Europe since then, continues to spread rapidly especially in the American continent. Looking at the current data, the virus has affected about 250 million people and has killed more than five million people. Especially with the rapid spread of the outbreak in the European continent, this issue started to be discussed in social media. In particular, Twitter is the most frequently used micro-blogging in this workspace. In this study, it is aimed to analyze the tweets shared by many people, organizations and government agencies through Twitter during the global COVID-19 outbreak with sentiment analysis using the VADER Sentiment Analysis method. The hashtags #covid19, #Covid, #pandemic, #social-distancing, #socialdistance, #covid-19, #corona-virius, #coronavirus, #Chinesevirus, #Chinese-virus were used in this study. With these hashtags, a total of 60,243,040 tweets were collected from Twitter between January 1, 2020 and July 1, 2020. In this study, we use the VADER to classify the sentiments expressed in Twitter data related to Covid-19 and the compound scores of the resulting tweets were divided into five categories: Highly Positive, Positive, Neutral, Negative, Highly Negative. In addition, in the study, the Wordcloud was used to visualize the most frequently collected text data monthly, and N-grams were applied to the tweets to better understand the content of the tweets. When the results obtained in the study are examined, the tweets shared about Covid-19 in different periods of the release reflect different sentimental situations.
{"title":"Twitter Sentiment Analysis During Covid-19 Outbreak with VADER","authors":"Cihan Çilgin, Metin Baş, Hande Bi̇lgehan, Ceyda Ünal","doi":"10.5824/ajite.2022.02.001.x","DOIUrl":"https://doi.org/10.5824/ajite.2022.02.001.x","url":null,"abstract":"The Covid-19 outbreak, which has been under the influence of Europe since then, continues to spread rapidly especially in the American continent. Looking at the current data, the virus has affected about 250 million people and has killed more than five million people. Especially with the rapid spread of the outbreak in the European continent, this issue started to be discussed in social media. In particular, Twitter is the most frequently used micro-blogging in this workspace. In this study, it is aimed to analyze the tweets shared by many people, organizations and government agencies through Twitter during the global COVID-19 outbreak with sentiment analysis using the VADER Sentiment Analysis method. The hashtags #covid19, #Covid, #pandemic, #social-distancing, #socialdistance, #covid-19, #corona-virius, #coronavirus, #Chinesevirus, #Chinese-virus were used in this study. With these hashtags, a total of 60,243,040 tweets were collected from Twitter between January 1, 2020 and July 1, 2020. In this study, we use the VADER to classify the sentiments expressed in Twitter data related to Covid-19 and the compound scores of the resulting tweets were divided into five categories: Highly Positive, Positive, Neutral, Negative, Highly Negative. In addition, in the study, the Wordcloud was used to visualize the most frequently collected text data monthly, and N-grams were applied to the tweets to better understand the content of the tweets. When the results obtained in the study are examined, the tweets shared about Covid-19 in different periods of the release reflect different sentimental situations.","PeriodicalId":180292,"journal":{"name":"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133865939","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-31DOI: 10.5824/ajite.2022.02.002.x
H. Ateş
Eğitim kurumları toplumsal yapı ve çevreyle olan yakın etkileşimleri nedeniyle açık sistemler kategorisinde yer alır. Her sistemde olduğu gibi eğitim sistemi bileşenlerinde “girdi”, “süreç”, “çıktı”, “geri besleme” ve yakın etkileşim içinde olduğu “çevre” alt sistemleri vardır. Eğitim alt sistemlerinden işlemlerin yoğun olarak görüldüğü “süreç” ele alındığında “yönetim”, “öğretim”, “kültürel” ve “politik” olmak üzere ana temeller üzerine yapılandırmış bir yapı karşımıza çıkmaktadır. Uluslararası kurumlar tarafından hazırlanan raporlarda, eğitim sisteminin eksenini oluşturan öğretmenlerin, öğrencinin akademik başarısında en önemli rolü oynadığı tespit edilmiştir. 2020 yılında yaşanan pandemi süreci, yüz yüze eğitimin kesintiye uğraması durumunda uzaktan eğitim teknikleriyle eğitimi devam ettirmede öğretmenlerin yaratıcılığının ve bilişim teknolojilerini etkin kullanmanın önemini ortaya koymuştur. Eğitim kurumları, bilişim çağında toplumsal yapının temel değişim ve dönüşüm unsuru olarak merkeze konuşlandırılırken; öğrenci “stratejik insan kaynağı”, öğretmen “stratejik öğretim liderleri” olarak tanımlanmıştır. Çalışmada, problem olarak “Eğitim Süreci”nin alt boyutlarından “öğretmen”in seçilmesi, yetiştirilmesi ve geliştirilmesine yönelik yeni eğilimler, uygulamalar ve pandemi sürecinde alınan dersler dikkate alınarak, bilişim teknolojisinin artan önemi ile öğretmenlerin yetiştirilmesi ve yeterliklerinde bilişim teknolojilerinin yapabileceği katkı ve öneriler ortaya konulmaya çalışılmıştır. Çalışma “Betimsel” olup, veriler ulusal ve uluslararası alanyazından “Alanyazın Taraması” yöntemiyle toplanmış, toplanan veriler “Tema esaslı” olarak gruplandırılmış, bu veri grupları analiz edilmek suretiyle bulgu ve yorumlara ulaşılmıştır.
{"title":"Pandemi Sürecinde Bilişim Teknolojisinin Kullanımının Öğretmen Yetiştirmede ve Eğitiminde Artan Önemi","authors":"H. Ateş","doi":"10.5824/ajite.2022.02.002.x","DOIUrl":"https://doi.org/10.5824/ajite.2022.02.002.x","url":null,"abstract":"Eğitim kurumları toplumsal yapı ve çevreyle olan yakın etkileşimleri nedeniyle açık sistemler kategorisinde yer alır. Her sistemde olduğu gibi eğitim sistemi bileşenlerinde “girdi”, “süreç”, “çıktı”, “geri besleme” ve yakın etkileşim içinde olduğu “çevre” alt sistemleri vardır. Eğitim alt sistemlerinden işlemlerin yoğun olarak görüldüğü “süreç” ele alındığında “yönetim”, “öğretim”, “kültürel” ve “politik” olmak üzere ana temeller üzerine yapılandırmış bir yapı karşımıza çıkmaktadır. Uluslararası kurumlar tarafından hazırlanan raporlarda, eğitim sisteminin eksenini oluşturan öğretmenlerin, öğrencinin akademik başarısında en önemli rolü oynadığı tespit edilmiştir. 2020 yılında yaşanan pandemi süreci, yüz yüze eğitimin kesintiye uğraması durumunda uzaktan eğitim teknikleriyle eğitimi devam ettirmede öğretmenlerin yaratıcılığının ve bilişim teknolojilerini etkin kullanmanın önemini ortaya koymuştur. Eğitim kurumları, bilişim çağında toplumsal yapının temel değişim ve dönüşüm unsuru olarak merkeze konuşlandırılırken; öğrenci “stratejik insan kaynağı”, öğretmen “stratejik öğretim liderleri” olarak tanımlanmıştır. Çalışmada, problem olarak “Eğitim Süreci”nin alt boyutlarından “öğretmen”in seçilmesi, yetiştirilmesi ve geliştirilmesine yönelik yeni eğilimler, uygulamalar ve pandemi sürecinde alınan dersler dikkate alınarak, bilişim teknolojisinin artan önemi ile öğretmenlerin yetiştirilmesi ve yeterliklerinde bilişim teknolojilerinin yapabileceği katkı ve öneriler ortaya konulmaya çalışılmıştır. Çalışma “Betimsel” olup, veriler ulusal ve uluslararası alanyazından “Alanyazın Taraması” yöntemiyle toplanmış, toplanan veriler “Tema esaslı” olarak gruplandırılmış, bu veri grupları analiz edilmek suretiyle bulgu ve yorumlara ulaşılmıştır.","PeriodicalId":180292,"journal":{"name":"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130927809","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：