09.05.2018 www.arastirmadayenilikler.com powered by Ipsos

Mood Modelling: Sosyal Medyadaki Ruh Halini AnlamadaYapay Zeka ile Gerçek Zamanlı Esneklik

Serkan Ceran - Ipsos Dr. Ezgi Akpınar Uysal - Koç Üniversitesi

Artık sadece SORU sormak yeterli değil

Aynı zamanda DİNLEME’ye de ihtiyacımız var.”

f

20055%

201480%

202090%

Atılan tweetlerin lokasyonu

CONNECTED

Tweet atılırken evden uzaklık

Kalp rahatsızlığını sorarak tahmin edebilir miyiz?

Sosyal medya verisi ile tahmin?

Psychological Language on Twitter Predicts County-Level Heart Disease Mortality

“Rasyonel beyin, duygusal beynin zaten kararlaştırdığışeyi teyit etmekte harikadır.” Prof. Baba Shiv, Stanford

Sosyal medya ile sektörün buluşması

13

Duygu çeşitliliği Modu anlamakta derinlik sağlarBenzer ortalama tonu olan (0.33) 8 kademeli ve 16 kademeli iki versiyon arasındaki karşılaştırma.

Detaylı kodlama, sosyal modun gerçek durumunu anlama ve ilgili içerik üretme bakımından avantaj sağlar

Low Emodiversity

Average

0.33

High Emodiversity

Average

0.33

Duygular bağımsız değildir birbiriyle

etkileşim içindedir

Trampe, Quoidbach and Taquet, 2015

Öfke

ÜzüntüEğlence

Aşk

Korku

TV

Digital

Basılı

Dış Mekan

Online WoM

Twitter

Facebook

Instagram

Blog

Müşteri Deneyimi

Satış

Marka Sağlığı

Bilinirlik

Geleneksel Medya

Sosyal Mod

Marka Ekosistemi

Marka İletişimi

İş Sonuçları

Nasıl bir yol izledik?

Sosyal İş ZekasıSosyal medya verisini stratejik iş sonuçlarına yansıtmak üzere model geliştirdik

Duygular

KonularKategoriler

Tweet

ReTweet

Share

Analitik Süreç

5.1 Milyon tweet29.000 kodlanmış

tweet5.1 Milyon kodlanmış tweet

Süpervize edilmiş

öğrenme verisiSosyal medya verisi

Data Kaynağı : Twitter

Dönem : 2016 – 2018 Nisan

Post Sayisi : 5,113,381

twitter

Örneklem : 10.000

İşaretleme : 29.756

Süpervize edilmiş öğrenme verisi

Örnek kodlanmış tweet

Kalbimi verim, kendimi de, yetmedi sana.

Hepiniz çok iyi birer anne olacaksiniz, inanirim.

Sen Benim sözlerini bilmedigim B1R

sarkinin .. en güzel melodisisin!..

AŞKHAYAL

KIRIKLIĞI ÜZÜNTÜ

BEĞENİ HAYRANLIK UMUT

AŞK HAYRANLIK İLGİ

Makine Öğrenmesi

Genetik Algoritma

Yapay Sinir Ağları Bizim Ekibin Çalışırken ki

Ruh Hali

Örnek kodlanmış tweet

Yaşlanmak bu mudur ? Gençken bu saatte canlı

müzikten dönüyordum .Şimdi ise çay bahçesinden

.diyeceklerim bu kadar

Damarıma bastıktan sonra sakin olmamı bekleyecek

kadar salak, sakin olamadıktan sonra sizi

kırmayacağımı bekleyecek kadar mal olmayın.

"Danla yorumumu beğendi" cümlenin güzelliğine

bakar mısınız bu mutluluğu size nasıl anlatayım ya

sen nasıl bi kralsın, seni seviyorum Daniela❤

@danlabilic

ÜZÜNTÜ ENDİŞE ŞAŞKINLIK

KİNÖFKE UMUT AŞAĞILAMA

ŞAŞKINLIKAŞK HAYRANLIKMUTLULUK

© Ipsos MORI | Version 1 | Strictly Confidential

24

Buzz2.0 – Maximising Insight from Social Data| May 2015

Neler elde ettik?

Türkiye’nin sosyal medyada duygu yükleri

TERÖRE ÖFKEYLE TEPKİ VERİLDİ

Darb

e G

iriş

imi

Rein

ate

rör

Sald

ırıs

ı

Ho

llan

da K

rizi

Am

eri

ka V

izesi

Kri

zi

An

kara

ve L

ice B

om

balı S

ald

ırı

Kız

ılay+

İsti

kla

lca

dd

esi

Bo

mb

alı S

ald

ırı

AH

L B

om

balı S

ald

ırı

Beşi

kta

şta

Bo

mb

a

Refa

ran

du

m

Üzüntü + Öfke ≠ Negatif

Öfke Üzüntü

wordcloud

AŞ

K

Aşağılama ve Beğeni birbiri ile tamamen ters duygular, iletişimde beğeni yaratmak için aşağılama-kötüleme çok iyi bir yol değil

ZIT KUTUPLAR : BEĞENİ - AŞAĞILAMA

Beğeni

Aşağılama

TV

Digital

Basılı

Dış Mekan

Online WoM

Twitter

Facebook

Instagram

Blog

Müşteri Deneyimi

Satış

Marka Sağlığı

Bilinirlik

Geleneksel Medya

Sosyal Mod

Marka Ekosistemi

Marka İletişimi

İş Sonuçları

Büyük veri ile “Sosyal Mod” anlarken…

08.05.2018

Bireylerdeki duygu haritasını çıkardık

Ve iş sonuçlarında yapay zeka ile gerçek zamanlı esneklik imkanı sunuyoruz.