Online itibar yönetiminde bir yapay zeka modeli önerisi
No Thumbnail Available
Date
2023
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Access Rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
İtibar yönetimi, iletişim altyapısındaki gelişimlerle birlikte büyük değişiklikler yaşamış; Web 2.0'ın ortaya çıkması gibi iletişim mekanizmalarının gelişmesi, itibar yönetimini daha riskli bir yönetişim modeline dönüştürmüştür. Tüketiciler ve müşteriler artık geleneksel ve şirket tarafından kontrol edilen kitle iletişim kanallarına bağımlı olmamakla birlikte sosyal medyayı diğer tek yönlü iletişimi benimsemiş geleneksel kaynaklardan daha güvenilir olarak görmeye başlamıştır. Çalışmanın amacı İtibarın bir sermaye olarak kurumlar nezdinde önemini vurgulamak, itibarın kurumlara sağladığı avantajları ve riskleri görünür kılmak ve çevrimiçi itibar yönetiminin gelenekselden farkını ortaya koyarak sosyal medyayı doğrudan itibarı etkileyen dolaylı bir itibar riski olduğuna yönelik bir çerçeve sunmaktır. Araştırma kısmında, Twitter ile işbirliği yapılarak örneklem grubunu oluşturan GSM operatörü özelinde 1200 adet veri çekilmiş, veriler yapay zekâ kütüphanaleriyle temizlenmiş, içerdikleri iletişim tonlarına göre itibara yönelik risk oranlarını temsilen kategorilere ayrılmıştır. Tweetlerin marka itibarını etkileyeceği negatif etki yüzdesinin tahminlemesini sağlayan çevrimiçi itibar yönetiminde uygulanabilecek yapay zekâ tabanlı bir model önerisi sunulmuştur. İncelenen 1200 tweetin %53,49'unu markaya karşı öfkeli kırmızı grup, %32,49'unu olumsuz deneyimi paylaşmaya odaklanan sarı grup, %13,99'unu çözüm odaklı yeşil grup oluşturmaktadır. Bu tweetlerin %85,98'inin kurum itibarını doğrudan etkileyecek potansiyele sahiptir. Şikayet tweetlerinin doğru sınıflandırılmasıyla olası riskin derecesinin anlaşılması ve dereceye göre oluşturulan iletişim stratejileriyle sürece müdahale edilmesi kriz boyutunun artmasına engel olabilecektir.
Reputation management has undergone major changes over time with changes in communication infrastructure. Technological advances that enabled the emergence of Web 2.0 has transformed reputation management into a riskier governance model. Consumers no longer rely on traditional and controlled media but have come to view social media as more reliable than other traditional mediums which provide a one-way communication model. The motive of this study is to emphasize the importance of reputation as a capital asset, to spotlight the advantages and risks that reputation impose on corporate value, and to introduce the intracacies of online reputation management to propose social media as an indirect reputational risk that directly affects corporate reputation. For this study, 1200 original data from a GSM operator were collected in cooperation with Twitter. The collected data was cleaned with artificial intelligence libraries, and they were divided into categories to represent the risk ratios for reputation according to the communication tones they contain. An artificial intelligence-based model proposal was presented that can be applied in online reputation management, which allows estimating the percentage of the negative impact that tweets will have on brand reputation. The fact that 85.98% of these tweets have the potential to directly affect the reputation poses a considerable risk factor. Understanding the degree of possible risk by correctly classifying the complaint tweets and intervening in the process with communication strategies will prevent the crisis from escalating.
Reputation management has undergone major changes over time with changes in communication infrastructure. Technological advances that enabled the emergence of Web 2.0 has transformed reputation management into a riskier governance model. Consumers no longer rely on traditional and controlled media but have come to view social media as more reliable than other traditional mediums which provide a one-way communication model. The motive of this study is to emphasize the importance of reputation as a capital asset, to spotlight the advantages and risks that reputation impose on corporate value, and to introduce the intracacies of online reputation management to propose social media as an indirect reputational risk that directly affects corporate reputation. For this study, 1200 original data from a GSM operator were collected in cooperation with Twitter. The collected data was cleaned with artificial intelligence libraries, and they were divided into categories to represent the risk ratios for reputation according to the communication tones they contain. An artificial intelligence-based model proposal was presented that can be applied in online reputation management, which allows estimating the percentage of the negative impact that tweets will have on brand reputation. The fact that 85.98% of these tweets have the potential to directly affect the reputation poses a considerable risk factor. Understanding the degree of possible risk by correctly classifying the complaint tweets and intervening in the process with communication strategies will prevent the crisis from escalating.
Description
Sosyal Bilimler Enstitüsü, Reklam ve Stratejik Marka İletişimi Ana Bilim Dalı
Keywords
Halkla İlişkiler, Public Relations, Reklamcılık
