Dergiler / İnsan ve Toplum / 2023 / Cilt: 13 Sayı: 4

Türkiye’de Metaverse ile İlgili Tweetlerin İncelenmesi: Bir Sosyal Ağ Analizi

Doğan Can Gazaz(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8133-690X
Sayfa
32–65
Yayın Tarihi
2023-12-18
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, ağdaki etkili aktörlerin yönlendirmesiyle insanların Metaverse evrenlerindeki ekonomik yatırım faaliyetleriyle ilgilendiklerini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İlk kez 1992 yılında yayınlanan “Snow Crash” romanında kullanılan Metaverse kavramı, yıllar içerisinde gelişerek bir kurgu olmaktan çıkmış ve insanlara gerçek dünya benzeri alternatif dijital evrenler sunar hale gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu ağlardaki etkili aktörler ise ağdaki bilgi akışını yönlendirebilmektedirler.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, ağdaki etkili aktörlerin yönlendirmesiyle insanların Metaverse evrenlerindeki ekonomik yatırım faaliyetleriyle ilgilendiklerini göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:745.784 adet
⚙️Değişkenler:Metaverse · dijital evren · Twitter

Özet

İlk kez 1992 yılında yayınlanan “Snow Crash” romanında kullanılan Metaverse kavramı, yıllar içerisinde gelişerek bir kurgu olmaktan çıkmış ve insanlara gerçek dünya benzeri alternatif dijital evrenler sunar hale gelmiştir. İnsanlar arasında Metaverse’nin faaliyet alanlarına ilişkin bilgiler, sosyal medya paylaşımları aracılığıyla yayılırken konuyla ilgili literatürde sosyal ağ olarak adlandırılan iletişim ağlarını oluşturmaktadır. Bu ağlardaki etkili aktörler ise ağdaki bilgi akışını yönlendirebilmektedirler. Çalışmanın temel amacı, Türkiye’de Metaverse ile ilgili sosyal ağların hangi faaliyetler çerçevesinde şekillendiğini ve etkili aktörlerin ağı nasıl yönlendirdiğini dönemsel olarak karşılaştırarak Metaverse’nin Türkiye’de nasıl ve hangi amaçlar doğrultusunda insanlar arasında yayıldığını sorgulamaktır. Bu amaç doğrultusunda, Twitter’da “#metaverse” etiketine sahip toplamda 745.784 adet Türkçe paylaşım, R dili fonksiyonları kullanılarak tam arşiv taramasıyla alınmıştır. Tam arşiv taraması ile Twitter’dan zamansal kısıtlılıklar olmaksızın ilgili etiketi içeren tüm paylaşımlar alınabilmektedir. Veri ve metin madenciliği süreçlerinden geçen paylaşımlara sosyal ağ ve duygu analizleri uygulanmıştır. Sonuçlar, ağdaki etkili aktörlerin yönlendirmesiyle insanların Metaverse evrenlerindeki ekonomik yatırım faaliyetleriyle ilgilendiklerini göstermektedir. Ancak, dönemsel olarak ekonomik yatırımlarla ilgili paylaşımlar arttıkça genel kitlenin pozitif tutumu azalmakta ve paylaşımlardaki nötr ve negatif eğilimlerin oranı artmaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gazaz, D. C. (2023). Türkiye’de Metaverse ile İlgili Tweetlerin İncelenmesi: Bir Sosyal Ağ Analizi. İnsan ve Toplum, Cilt: 13 Sayı: 4, 32–65. https://doi.org/10.12658/M0702

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (5)

  1. Ulukan, G. (2021, 12 14). Nike, NFT’lere ve metaverse teknolojisine odaklanan sanal ayakkabı şirketi RTFKT’yi satın aldı. 03 06, 2022 tarihinde webrazzi.com: https://webrazzi.com/2021/12/14/nike-nft-lere-ve-metaverse- e-odaklanan-sanal-ayakkabi-sirketi-rtfkt-yi-satin-aldi/ adresinden alındı.
  2. Yang, Q., Zhao, Y., Huang, H., Xiong, Z., Kang, J., & Zheng, Z. (2022). Fusing blockchain and ai with metaverse: A survey. arXiv preprint arXiv:2201.03201.
  3. Yavuz, N. (2021, 11 07). Merkeziyetsiz sanal gerçeklik popüler olurken, incelenmesi gereken metaverse projeleri. www.coinkolik.com: https://www.coinkolik.com/merkeziyetsiz-sanal-gerceklik-populer-olurken-incelenmesi- gereken-metaverse-projeleri/ adresinden alındı.
  4. Zarghami, S., & Gunawan, I. (2019). A domain-specific measure of centrality for water distribution networks. Engineering, Construction and Architectural Management, 27(2), 341-355.
  5. Zhang, L., Wang, S., & Liu, B. (2018). Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4), e1253. https://doi.org/10.1002/widm.1253