SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME

Büşra AYAN, (MEF Üniversitesi, İktisadi İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, İstanbul, Türkiye)
Mustafa CAN, (İstanbul Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü, İstanbul, Türkiye)
Umman Tuğba GÜRSOY (İstanbul Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü, İstanbul, Türkiye)
Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
3 0
Yıl: 2020 Cilt: 20 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 121 - 146 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.11616/basbed.v20i53206.644619 İndeks Tarihi: 17-10-2020

SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME

Öz:
Bu çalışmanın amacı farklı sektörlerde faaliyet gösteren lider rakip firmalarınsosyal medya etkinliklerinin ölçülmesidir. Bu kapsamda, 2018 Şubat ayı boyuncaTwitter kullanıcılarının kozmetik, pazaryeri ve elektronik sektöründe faaliyetgösteren rakip firmalar hakkında yaptıkları paylaşımlar ve bu firmaların kurumsalTwitter hesaplarından yapmış oldukları paylaşımlar Sosyal Medya Madenciliğiyöntemi ile analiz edilmiştir. Firmalar hakkındaki tweet sayısı, tweet değeri(olumlu, olumsuz, nötr), takipçi kazanımı, yanıt sayısı, retweet sayısı ve beğenisayısı başlıklarından oluşan Twitter etkinliğinin ölçüm kriterleri ele alınarak birbaşarı sıralaması yapılmış ve en başarılı firmanın kozmetik, en düşük sıralamayasahip firmanın ise elektronik sektöründen olduğu tespit edilmiştir. Tweet değerinisaptayabilmek için Duygu Analizi gerçekleştirilmiştir ve olumlu tweet oranınınkozmetik firmaları için daha fazla olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelime:

MEASURING THE EFFECTIVENESS OF SOCIAL MEDIA: AN INVESTIGATION OF COMPANIES’ TWITTER USE

Öz:
The aim of this study was to measure the social media effectiveness of the leading competitors in different sectors. In this context, the feeds of Twitter users about competitors in cosmetics, marketplace and electronic sectors and the feeds shared by the companies’ corporate Twitter accounts during February 2018 were analysed using Social Media Mining method. A success ranking was made by evaluating the measurement criteria of Twitter effectiveness consisting of number of tweets, tweet value (positive, negative, neutral), follower gain, number of responses, number of retweets and number of likes. It was determined that the most successful company was from cosmetics and the lowest ranked company was from electronic sector. In order to determine tweet value, Sentiment Analysis was carried out and the number of positive tweets were found to be the highest for the companies in the cosmetics sector.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Akgül, E.S., Ertano C. ve Diri, B., (2016), Sentiment Analysis with Twitter, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(2), s.106-110.
  • Akundi, A., Tseng, B., Wu, J., Smith, E., Subbalakshmi, M. ve Aguirre, F., (2018), Text Mining to Understand the Influence of Social Media Applications on Smartphone Supply Chain, Procedia Computer Science, 140, s.87-94.
  • Ayata, D., Saraçlar, M. ve Özgür, A. (2017), Turkish Tweet Sentiment Analysis with Word Embedding and Machine Learning, Proceedings of the 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), s.1-4.
  • Blasi, S., Brigato, L., ve Sedita, S.R. (2020), Eco-friendliness and Fashion Perceptual Attributes of Fashion Brands: An Analysis of Consumers’ Perceptions Based on Twitter Data Mining, Journal of Cleaner Production, 244, s.1-11.
  • Bonzanini, M. (2016), Mastering Social Media Mining with Python, Birmingham: Packt Publishing.
  • BoomSocial. “Alışveriş Sektörü İstatistikleri (Twitter)”. Erişim tarihi: 01.01.2018, https://www.boomsocial.com
  • Boyd, D. M. ve Ellison, N. B. (2007), Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), s.210-230.
  • Can, U. ve Alatas, B. (2017), Duygu Analizi ve Fikir Madenciliği Algoritmalarının İncelenmesi, International Journal of Pure and Applied Sciences, 3(1), s.75-111.
  • Çoban, Ö., Özyer, B. ve Özyer, G. T. (2015), Sentiment Analysis for Turkish Twitter Feeds, Proceedings of the 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, s.2388-2391.
  • Danneman, N. ve Heimann R. (2014), Social Media Mining with R, Packt Publishing Ltd.
  • Durukan, T., Bozaci, I., ve Hamsioglu, A. B. (2012). An Investigation of Customer Behaviours in Social Media. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 44(44), 148-159.
  • Evans, D. (2008), Social Media Marketing: An Hour a Day, Willey Publishing.
  • Freelon, D. (2013), ReCal OIR: Ordinal, Interval, and Ratio Intercoder Reliability as a Web Service, International Journal of Internet Science, Vol.8, No:1, ss.10-16.
  • Greco, F. ve Polli, A. (2019), Emotional Text Mining: Customer Profiling in Brand Management, International Journal of Information Management, s. 1-8. (Article in Press).
  • Grover, P., Kar, A.K. ve Davies, G. (2018), “Technology Enabled Health” – Insights from Twitter Analytics with a Socio-Technical Perspective, International Journal of Information Management, 43, s.85-97.
  • Gunelius, S. (2011), 30 Minute Social Media Marketing: Step By Step Techniques to Spread The Words About Your Business, New York: McGraw Hill.
  • Hoffman, D. L. ve Fodor, M. (2010), Can You Measure the ROI of Your Social Media Marketing?, MIT Sloan Management Review, 52(1), s.41-49.
  • İşeri, İ., Atasoy, Ö. F. ve Alçiçek, H. (2017), Sentiment Classification of Social Media Data for Telecommunication Companies in Turkey, Proceedings of the International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), s.1015-1019.
  • Java, A., Song, X., Finin, T. ve Tseng, B. (2007), Why We Twitter: Understanding Microblogging Usage and Communities, Proceedings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007 Workshop on Web Mining and Social Network Analysis, s.56-65.
  • Kaplan, A. M. ve Haenlein, M. (2010), Users of The World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media, Business Horizons, 53(1), s.59-68.
  • Karami, A., Dahl, A.A., Turner-McGrievy, G., Kharrazi, H. ve Shaw, G. (2018), Characterizing Diabetes, Diet, Exercise, and Obesity Comments on Twitter, International Journal of Information Management, 38(1), s.1-6.
  • Kietzmann, J. H., Hermkens, K., Mccarthy, I. P. ve Bruno S. Silvestre (2011), Social Media? Get Serious! Understanding the Functional Building Blocks of Social Media, Business Horizons, 54(3), s.241- 251.
  • Kwak, H., Lee, C., Park, H. ve Moon, S. (2010), What is Twitter, A Social Network or A News Media?, Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web, s.591-600.
  • Lee, K., Oh, W. Y. ve Kim, N. (2013), Social Media for Socially Responsible Firms: Analysis of Fortune 500’s Twitter Profiles and Their CSR/CSIR Ratings, Journal of Business Ethics, 118(4), s.791- 806.
  • Lietsala, K. ve Sirkkunen, E. (2008), Social Media: Introduction to The Tools And Processes of Participatory Economy, Finland: University Of Tampere.
  • Liu, B. ve Zhang, L. (2012), A Survey of Opinion Mining and Sentiment Analysis. Mining Text Data, (eds.) Charu C. Aggarwal, ChengXiang Zhai, Springer, Boston, MA, s.415-463.
  • Liu, H., Morstatter, F., Tang, J. ve Zafarani R. (2016), The Good, The Bad, And The Ugly: Uncovering Novel Research Opportunities in Social Media Mining, International Journal of Data Science and Analytics, 1(3-4), s.137-143.
  • Liu, X., Burns, A. C. ve Hou, Y. (2017). An Investigation of Brand-Related User-Generated Content on Twitter. Journal of Advertising, 46(2), s.236-247.
  • Lomborg, S. ve Bechmann, A. (2014), Using APIs for Data Collection on Social Media, The Information Society, 30(4), s.256-265.
  • Ma, J., Tse, Y.K., Wang, X. ve Zhang, M. (2019), Examining Customer Perception and Behaviour Through Social Media Research – An Empirical Study of The United Airlines Overbooking Crisis, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 127, s.192-205.
  • Meral, M. ve Diri, B., (2014), Sentiment Analysis on Twitter, 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), s.690-693.
  • Nili, Alireza, Tate, M. ve Barros, A. (2017), A Critical Analysis of InterCoder Reliability Methods in Information Systems Research, Proceedings of the Australasian Conference on Information Systems, s.1-11.
  • Pandya, A., Oussalah, M., Monachesi, P. ve Kostakos, P. (2020), On The Use of Distributed Semantics of Tweet Metadata for User Age Prediction, Future Generation Computer Systems, 102, s.437-452.
  • Rathan M., Vishwanath R.H., Venugopal, K.R. ve Patnaik, L.M. (2018), Consumer Insight Mining: Aspect Based Twitter Opinion Mining of Mobile Phone Reviews, Applied Soft Computing, 68, s.765-773.
  • Ravindran, S. K. ve Garg, V. (2015), Mastering Social Media Mining with R, Birmingham: Packt Publishing.
  • Russell, M. A. (2013), Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+, GitHub, and More, O'Reilly Media, Inc.
  • Safko, L. (2012), The Social Media Bible: Tactics, Tools and Strategies for Business Success (3rd ed), John Wiley&Son.
  • Saravanakumar, M. ve Suganthalakshmi, T. (2012), Social Media Marketing. Life Science Journal, 9(4), s.4444-4451.
  • Sterne, Jim (2010), Social Media Metrics: How to Measure and Optimize Your Marketing Investment, John Wiley&Sons.
  • Stieglitz, S., Dang-Xuan, L., Bruns, A. ve Neuberger, C. (2014), Social Media Analytics. Business & Information Systems Engineering, 6(2), s.89-96.
  • Weinberg, T. (2009), The New Community Rules: Marketing on The Social Web, O'Reilly Media Inc.
  • Zafarani, R., Abbasi, M. A. ve Liu, H. (2014), Social Media Mining: An Introduction. New York: Cambridge University Press
APA Ayan B, Can M, Gürsoy U (2020). SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. , 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
Chicago Ayan Büşra,Can Mustafa,Gürsoy Umman Tuğba SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. (2020): 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
MLA Ayan Büşra,Can Mustafa,Gürsoy Umman Tuğba SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. , 2020, ss.121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
AMA Ayan B,Can M,Gürsoy U SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. . 2020; 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
Vancouver Ayan B,Can M,Gürsoy U SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. . 2020; 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
IEEE Ayan B,Can M,Gürsoy U "SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME." , ss.121 - 146, 2020. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
ISNAD Ayan, Büşra vd. "SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME". (2020), 121-146. https://doi.org/10.11616/basbed.v20i53206.644619
APA Ayan B, Can M, Gürsoy U (2020). SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(1), 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
Chicago Ayan Büşra,Can Mustafa,Gürsoy Umman Tuğba SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 20, no.1 (2020): 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
MLA Ayan Büşra,Can Mustafa,Gürsoy Umman Tuğba SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol.20, no.1, 2020, ss.121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
AMA Ayan B,Can M,Gürsoy U SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2020; 20(1): 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
Vancouver Ayan B,Can M,Gürsoy U SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2020; 20(1): 121 - 146. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
IEEE Ayan B,Can M,Gürsoy U "SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME." Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, ss.121 - 146, 2020. 10.11616/basbed.v20i53206.644619
ISNAD Ayan, Büşra vd. "SOSYAL MEDYA ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜMÜ: FİRMALARIN TWITTER KULLANIMINA İLİŞKİN BİR İNCELEME". Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 20/1 (2020), 121-146. https://doi.org/10.11616/basbed.v20i53206.644619
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 14:2

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları