KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Veri Bilimi / 2026 / Cilt: 8 Sayı: 1

Müşterinin Sesi: Yalı Çapkını Örneği Üzerinden Dijital Aktivizmin Geleneksel Medya Üzerindeki Etkisi

Cemal Yüksel(BANDIRMA ONYEDI EYLUL UNIVERSITY, OMER SEYFETTIN FACULTY OF APPLIED SCIENCES)0000-0003-2722-5114
Sayfa
46–55
Yayın Tarihi
2025-06-23
DOI
—
🏛️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)

LDA modeli ile yapılan konu modellemelerinde uyum skoru (coherence score) 0,52 olarak tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Dijital aktivizm, toplumsal ve politik olayların dinamiklerini yeniden şekillendiren önemli bir güç haline gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, Türkiye'de popüler bir dizi olan 'Yalı Çapkını' üzerinden dijital aktivizmin geleneksel medya üzerindeki etkilerini analiz ederek, literatürdeki boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:LDA modeli ile yapılan konu modellemelerinde uyum skoru (coherence score) 0,52 olarak tespit edilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Dijital Aktivizm · Müşterinin Sesi · Sosyal Medya Geri Bildirimi

Özet

Dijital aktivizm, toplumsal ve politik olayların dinamiklerini yeniden şekillendiren önemli bir güç haline gelmiştir. Bu çalışma, Türkiye'de popüler bir dizi olan 'Yalı Çapkını' üzerinden dijital aktivizmin geleneksel medya üzerindeki etkilerini analiz ederek, literatürdeki boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Özellikle, dijital platformlardaki izleyici geri bildirimlerinin reytingler üzerindeki etkisini inceleyen bu çalışma, dijital aktivizmin medya içerikleri üzerindeki dönüştürücü gücünü vurgulamaktadır. Araştırmada, 59.779 YouTube yorumu Savasy'nin geliştirdiği Bert-base Turkish Sentiment Modeli ile BERT analizi ve LDA (Latent Dirichlet Allocation) konu modelleme yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Genel olarak modelin doğruluk oranı %94.77’dir, ancak modelin bu çalışmada kullanılan veri seti üzerinde uygulanması sonucu elde edilen sentiment skorun başarı değeri %91.36’dır. LDA modeli ile yapılan konu modellemelerinde uyum skoru (coherence score) 0,52 olarak tespit edilmiştir. Bulgular, olumlu geri bildirimlerin dizinin reytinglerini artırırken, olumsuz geri bildirimlerin reytingleri düşürdüğünü göstermektedir. İzleyici memnuniyetsizliği dönemlerinde rakip dizi 'Kızılcık Şerbeti'nin reytinglerinde artış gözlemlenmiştir. Ayrıca, yorumların dil analizi, dizinin uluslararası izleyici kitlesini belirlemiş ve bu analiz, dizinin yabancı ülkelere satış potansiyelini artıran önemli bir faktör olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma, 'müşterinin sesi' kavramının sosyal medya geri bildirimleri aracılığıyla medya içeriklerini nasıl etkilediğini ortaya koymaktadır ve dijital aktivizmin geleneksel medya üzerindeki etkilerini analiz ederek literatürdeki mevcut boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Özellikle, sosyal medya geri bildirimlerinin televizyon dizilerinin reytingleri üzerindeki dönüştürücü etkisi vurgulanmaktadır. Sonuçlar, medya profesyonelleri, akademisyenler ve dijital pazarlama uzmanları için değerli bilgiler sağlamaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yüksel, C. (2025). Müşterinin Sesi: Yalı Çapkını Örneği Üzerinden Dijital Aktivizmin Geleneksel Medya Üzerindeki Etkisi. Veri Bilimi, Cilt: 8 Sayı: 1, 46–55. https://ajindex.com/articles/1575872

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (24)

  1. Özkula, S. M., Reilly, P. J., & Hayes, J. (2023). Easy data, same old platforms? A systematic review of digital activism methodologies. Information, Communication & Society, 26(7), 1470a-1489
  2. Mousavi, R., Johar, M., & Mookerjee, V. S. (2020). The voice of the customer: Managing customer care in Twitter. Information Systems Research, 31(2), 340-360
  3. Hutchinson, J. (2021). Micro-platformization for digital activism on social media. Information, communication & society, 24(1), 35-51
  4. Joyce, M. C. (2010). Digital activism decoded: The new mechanics of change. Idea.
  5. Leong, C., Pan, S. L., Bahri, S., & Fauzi, A. (2019). Social media empowerment in social movements: power activation and power accrual in digital activism. European Journal of Information Systems, 28(2), 173-204.
  6. Yaylagül, L. (2012). Kitle İletişim Kuramları. İstanbul: Akademik Yayınlar.
  7. Dewan, S., & Ramaprasad, J. (2014). Social media, traditional media, and music sales. Mis Quarterly, 38(1), 101-122.
  8. Mutlu, E. (1991). Televizyonu Anlamak. İstanbul: Gündoğan Yayınları.
  9. Beville, H. M. (1988). Audience ratings: Radio, television, and cable. Psychology Press.
  10. Fukushima, Y., Yamasaki, T., & Aizawa, K. (2016). Audience ratings prediction of tv dramas based on the cast and their popularity. In 2016 IEEE Second International Conference on Multimedia Big Data (BigMM) (pp. 279-286). IEEE.
  11. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th ed.). New York: Free Press.
  12. Jenkins, Henry. (2016). Cesur Yeni Medya Teknolojiler ve Hayran Kültürü. Çeviren: Nihan Yegengil, İstanbul: İletişim Yayınları
  13. Napoli, P. M. (2011). Audience evolution: New technologies and the transformation of media audiences. Columbia University Press.
  14. Godes, D., & Mayzlin, D. (2004). Using online conversations to study word-of-mouth communication. Marketing science, 23(4), 545-560.
  15. Waddell, T. F., & Sundar, S. S. (2017). # thisshowsucks! The overpowering influence of negative social media comments on television viewers. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 61(2), 393-409.
  16. Ouma, N. C. (2013). Effects of Social Media on Content of Local Television Programs in Kenya: a Case Study of Citizen Tv's Gospel Sunday Show (Doctoral dissertation, University of Nairobi).
  17. Wankhade, M., Rao, A. C. S., & Kulkarni, C. (2022). A survey on sentiment analysis methods, applications, and challenges. Artificial Intelligence Review, 55(7), 5731-5780.
  18. Pérez-Torres, V. (2024). Social media: a digital social mirror for identity development during adolescence. Current Psychology, 1-11.
  19. Nielsen. (2023). 2023 Nielsen Annual Marketing Report. Nielsen. https://sproutsocial.com/insights/data/harris-insights-report-2023/ (Erişim Tarihi: 30 Haziran 2024)
  20. Karimi, R., Baghalzadeh Shishehgarkhaneh, M., Moehler, R. C., & Fang, Y. (2024). Exploring the Impact of Social Media Use on Team Feedback and Team Performance in Construction Projects: A Systematic Literature Review. Buildings, 14(2), 528.
  21. Carmichael, R. (2023). Ferit ve Seyran Aşkı Her Yerde! Fenomen Dizi Yalı Çapkını 30'dan Fazla Ülkeye Satıldı. Roxy Carmichael. Erişim adresi: https://onedio.com/haber/ferit-ve-seyran-aski-her-yerde-fenomen-dizi-yali-capkini-30-dan-fazla-ulkeye-satildi-1122052
  22. Zaheroghli, M. N. (2023). Türk dizi ihracatının Türk ürünlerine yönelik satın alma niyeti açısından incelenmesi= Examination of Turkish TV series exports in terms of purchasing intention for Turkish products (Master's thesis, Sakarya Üniversitesi).
  23. Hsieh, W. T., Chou, S. C. T., Cheng, Y. H., & Wu, C. M. (2013). Predicting tv audience rating with social media. In Proceedings of the IJCNLP 2013 workshop on natural language processing for social media (SocialNLP) (pp. 1-5).
  24. Savasy, B. (2024). bert-base-turkish-sentiment-cased model. BERT Türkçe Sentiment Modeli. Erişim adresi: https://huggingface.co/savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased