Analysis of satisfaction perceptions through online comments: The case of Artvin
| dc.authorid | 0000-0002-8577-4413 | |
| dc.authorid | 0009-0002-9316-8410 | |
| dc.authorid | 0009-0005-0416-9449 | |
| dc.authorid | 0009-0009-6685-4563 | |
| dc.authorid | 0009-0005-3035-8307 | |
| dc.contributor.author | Aksu, Muhammed Çağrı | |
| dc.contributor.author | Soyar, Sılanur | |
| dc.contributor.author | İlkutlu, Emine Nisa | |
| dc.contributor.author | Çiftçi, Işıl | |
| dc.contributor.author | Uludere, Berra | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-14T12:25:10Z | |
| dc.date.available | 2026-10-14T12:25:10Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.department | AÇÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü | |
| dc.description.abstract | Social media and online review platforms provide valuable data for monitoring public perceptions of local environments, services, and everyday experiences. This study examines the sentiment orientation, temporal variation, and thematic structure of online comments related to Artvin through a multi-platform dataset collected from Facebook, Twitter/X, TikTok, Google Maps, Instagram, and YouTube. Artvin was selected as the research context because its natural and cultural attractions, mountainous geography, transportation and infrastructure conditions, environmental transformation processes, and everyday service experiences generate a multidimensional local digital discourse. After meaningless and duplicate content was removed, the comments were classified as negative, neutral, and positive using a BERT-based Turkish sentiment analysis model, and very short comments were additionally filtered at the topic modeling stage. Monthly sentiment scores were analyzed through time series and change point analyses, while BERTopic outputs were interpreted by grouping representative terms and comments under higher-order themes. The findings indicate that negative comments were more dominant in the digital discourse related to Artvin and that a statistically significant structural break occurred in February 2023. Topic modeling showed that negative discourse mainly focused on artificial or automatically generated content, transportation and infrastructure problems, local administration and political discussions, dam/expropriation processes, environmental impacts, and economic difficulties. Positive discourse clustered around gratitude, good wishes, natural beauty, scenery appreciation, and cultural values. The study shows that multi-platform social media analysis can support local public perception monitoring and contribute to data-driven regional decision-making processes. | |
| dc.description.abstract | Sosyal medya ve çevrimiçi yorum platformları, bireylerin yerel çevreye, hizmetlere ve gündelik yaşam deneyimlerine ilişkin algılarını izlemek için önemli veri kaynakları sunmaktadır. Bu çalışma Artvin’e ilişkin çevrimiçi yorumların duygu yönelimini, zamansal değişimini ve tematik yapısını Facebook, Twitter/X, TikTok, Google Maps, Instagram ve YouTube’dan elde edilen çok platformlu bir veri kümesi üzerinden incelemektedir. Artvin, doğal ve kültürel çekicilikleri, dağlık coğrafi yapısı, ulaşım ve altyapı koşulları, çevresel dönüşüm süreçleri ve gündelik hizmet deneyimleri nedeniyle çok boyutlu yerel dijital söylem üreten bir araştırma bağlamı olarak seçilmiştir. Anlamsız ve yinelenen içerikler temizlendikten sonra yorumlar, Türkçe metinler için uygun BERT tabanlı bir duygu analizi modeliyle negatif, nötr ve pozitif olarak sınıflandırılmış; çok kısa yorumlar ise konu modelleme aşamasında ek filtrelemeye tabi tutulmuştur. Aylık duygu skorları zaman serisi ve kırılma noktası analizleriyle değerlendirilmiş; BERTopic çıktıları ise temsilî terimler ve yorumlar dikkate alınarak üst temalar altında yorumlanmıştır. Bulgular, Artvin’e ilişkin dijital söylemde negatif yorumların daha baskın olduğunu ve Şubat 2023’te istatistiksel olarak anlamlı bir yapısal kırılma meydana geldiğini göstermektedir. Konu modelleme sonuçlarına göre negatif söylem daha çok yapay veya otomatik üretilmiş içeriklere yönelik tepkiler, ulaşım ve altyapı sorunları, yerel yönetim ve siyasal tartışmalar, baraj/kamulaştırma süreçleri, çevresel etkiler ve ekonomik zorluklar etrafında yoğunlaşmıştır. Pozitif söylem ise teşekkür, iyi dilek, doğal güzellikler, manzara beğenisi ve kültürel değerler çevresinde kümelenmiştir. Çalışma çok platformlu sosyal medya analizinin yerel kamu algısının izlenmesine ve veri temelli bölgesel karar destek süreçlerine katkı sağlayabileceğini göstermektedir. | |
| dc.identifier.doi | 10.26466/opusjsr.1933468 | |
| dc.identifier.endpage | 17 | |
| dc.identifier.issue | 2026 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11494/6708 | |
| dc.identifier.volume | 23 | |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.institutionauthor | Aksu, Muhammed Çağrı | |
| dc.institutionauthor | Soyar, Sılanur | |
| dc.institutionauthorid | 0000-0002-8577-4413 | |
| dc.institutionauthorid | 0009-0002-9316-8410 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | ADAMOR Toplum Araştırmaları Merkezi | |
| dc.relation.ispartof | OPUS Toplum Araştırmaları Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Social media analysis | |
| dc.subject | Sentiment analysis | |
| dc.subject | Time series analysis | |
| dc.subject | Topic modeling | |
| dc.subject | BERT | |
| dc.subject | Artvin | |
| dc.subject | Sosyal medya analizi | |
| dc.subject | Duygu analizi | |
| dc.subject | Zaman serisi analizi | |
| dc.subject | Konu modelleme | |
| dc.title | Analysis of satisfaction perceptions through online comments: The case of Artvin | |
| dc.title.alternative | Çevrimiçi yorumlar üzerinden memnuniyet algısının analizi: Artvin ili örneği | |
| dc.type | Article |
