Etkileşim (Apr 2024)
Sosyal Medyada Marka Boykotları ve Kriz İletişimi: ‘Twitter (X)’ Kullanıcı Yorumlarının Metin Madenciliği ile İncelenmesi
Abstract
Sosyal medya platformları aracılığıyla toplumlar bilgilerini, isteklerini, ihtiyaçlarını ve tepkilerini yansıtabilmektedir. Sosyal medyanın tüm bu süreçlere açık yapısı ise toplumların bu ortamları sıkça kullanmasını sağlamaktadır. Özellikle toplumları etkileyen bir durum meydana geldiğinde insanlar oldukça hızlı bir şekilde sosyal medya aracılığıyla düşüncelerini paylaşabilmekte ve kimi durumlarda da başkalarının düşüncelerini etkileyebilmektedir. Bu doğrultuda, 6 Şubat 2023 tarihinde Kahramanmaraş merkezli meydana gelen deprem felaketi sonrasında insanlar öncelikle bilgilendirme ve yardım faaliyetlerini yürütme amacıyla sosyal medya ortamlarını kullanmışlardır. Daha sonrasında ise deprem bölgesine destek göndermeyen, depremle ilgili destekleyici paylaşımlar yapmayan ve yapılan destekler hakkında sosyal medya üzerinden toplumu bilgilendirmeyen kurumlar hakkında boykotlar başlamıştır. Bu boykotların devamlılığının ölçülmesi ve devamında da içeriklerinin doğru bir şekilde analiz edilmesi markalar açısından kriz iletişimi bağlamında oldukça önemlidir. Kriz anlarında on binlerce içeriğin takip edilmesi, analiz edilmesi ve sonuçlarının sunulması çok da mümkün görülmemektedir. Çalışmada, 6 Şubat tarihinde meydana gelen deprem sonrasında boykot edilen markalardan birisi olan Starbucks’a yönelik paylaşımlar veri madenciliği yöntemi ile analiz edilmiş ve hesaplamalı sosyal bilimler yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem dâhilinde depremin ilk günlerinde sessiz kalan Starbucks’ın açıklama yaptığı ilk tarih olan 9 Şubat 2023 ile 19 Mart 2023 tarih aralığındaki tweetler araştırmaya dâhil edilmiştir. İlgili veriler, veri temizleme süreçlerinden geçirildikten sonra BERT duygu analizine tabii tutulmuş ve sonrasında veri görselleştirmeleri yapılmıştır. Yirmi bin veri üzerinden gerçekleştirilen duygu analizi sonuçları negatif tweetlerin fazlalığına dikkat çekmektedir. Analiz verilerine göre 13621 negatif, 5059 pozitif ve 1320 nötr tweetin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Tweetler duygu durumları bakımından yüzdesel olarak %68 negatif, %7 nötr ve %25 pozitif dağılım göstermektedir.
Keywords
