Özellikle Web. 2.0 dönemi ile birlikte İnternet, sosyal ağlar, kamusal alan, katılımcı demokrasi ilişkisi yoğun bir şekilde tartışılmaktadır. Bu tartışmalarla halkla ilişkiler, çatışmaları yönetmek, iç ve dış stratejik kamular ile ilişki geliştirmek için, araştırmayı, dinlemeyi, diyaloğu kullanan iki yönlü simetrik iletişim modeli üzerinden ilişkilendirilmektedir. Bu makale ile yürütülen bu tartışmalara araştırmaya dayalı bir çalışma ile katkı sağlanması hedeflenmiştir. Belediyelerin görevlerini yerine getirmek için sosyal medyayı nasıl kullandıklarına ilişkin hâlihazırda çok sınırlı sayıda araştırma bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı Kadıköy ve Datça Belediyeleri ile vatandaşları arasında Twitter’ın nasıl kullanıldığını anlamak ve halkla ilişkiler modellerinden iki yönlü simetrik iletişim açısından kuramsal çerçeveye uygunluğunun incelenmesidir. Araştırma verileri genel olarak değerlendirildiğinde Kadıköy Belediyesi kurumsal Twitter hesabında kamuoyu bilgilendirme, Datça Belediyesi’nde ise basın ajansı/tanıtım modelinin daha fazla kullanıldığı görülmüştür. Bununla birlikte Datça Belediyesi’nin daha yoğun olmak üzere, her iki belediyenin iki yönlü simetrik iletişimi de kullandığı tespit edilmiştir. Belediyelerin sosyal medyayı nasıl kullandıklarının anlaşılması, bu sosyal medya platformlarının vatandaşlar (vergi mükellefi) için geliştirilmesi için belediyeler tarafından kaynaklar harcanması ve yaşanan hizmet sunum problemlerinin azaltılması bakımından önem taşımaktadır.
Makalenin tamamını buradan indirebilirsiniz.
http://dergipark.gov.tr/e-gifder/issue/36507/358703
Share:
Reading time: 1 min	
Pazarlama, Social Media
Sosyal Medya Verileri ile Gelecek Tahmini*
Ocak 21, 2014 by haydar durusoy Yorum yapılmamış	
Özet
Son yıllarda, sosyal medya, sosyal ağ ve içerik paylaşımı için her yerde ve önemli hale gelmiştir. Ve bu sosyal ağlar tarafından üretilen içerik hala tam olarak kullanılabilmiş değil, atıl durumda. Bu çalışmada sosyal medya içeriğini kullanarak gerçek hayatla ilgili nasıl öngörülerde bulunulacağını ispat etmeye çalışacağız. Özellikle, Twitter.com’u kullanarak filmlerin gişe hâsılatlarını bulmaya çalışacağız. Belirli bir konuda atılan tweetler ile yapılacak basit bir formül ile edilen bir oran ile pazar odaklı tahminlerden daha isabetli tahminler yapılacağını göstereceğiz.
Ayrıca Twitter’dan çıkan duyguların sosyal medyanın tahmin gücünü artırmada daha nasıl kullanılabileceğini de göstermeye çalışacağız.
1.Giriş
Sosyal medya insanların içerik oluşturduğu, paylaştığı, yerini belli ettiği, etiketlediği, inanılmaz bir hızla büyüyen iletişim mecrası olarak ortaya çıktı.
Facebook, Twitter, My Space, Digg, akademik tarafta JISC listservs gibi örnekler verilebilir. Kullanım kolaylığı, hızı, geniş erişim imkânı sayesinde toplulukların oluşması, trendlerin oluşması, çevreden ekonomiye, politikadan teknolojiye birçok alanda eğilimlerin oluşmasını sağlamaya başladı.
Sosyal medyanın bir ortak aklı temsil ettiğini düşündüğümüz için, gerçek dünya ile ilgili öngörüler oluşturulması için kullanılmasını araştırmak istedik.
Bazı konularda sürekli ve anlık olarak fikirlerini paylaşan bir toplumun görüşlerinden gerçekten, ölçülebilir, rasyonel öngörüler, tahminler çıkarmanın mümkün olduğunu gördük. Bu tarz bilgiler genellikle bütün olarak dizayn edilmiş, anket, görüş alma, gözlemleme taktikleri ile elde edilebiliyor.
Bir topluluğun bir konu hakkında yaptıkları bir sürü konuşmadan oluşan verilerin bu konu hakkında gelecek öngörüleri yapmakta kullanılabileceğini hayretle gördük. Bu bilgi piyasası genellikle yeterince kapsamlı ve düzgün tasarlanmış ise anket ve görüş havuzu oluşturularak devlet garantisi altında yapılır.
Özellikle, bu piyasalarda gözlenen girdi ile fiyatlar arasında güçlü bir kolerasyon vardır, bu da bu göstergelerin geleceğin tahmini için iyi birer gösterge olduklarını ortaya koyuyor.
Tam da bu noktada sosyal medya, büyük varyansı ile geniş bir kullanıcının görüşlerine yer verdiği için pazar araştırmalarına gerek kalmadan bazı spesifik konulardaki öngörüler oluşturmak konusunda büyük fırsatlar sunuyor.
Gelecekteki eğilimleri tahmin ederken toplumun genel fikirlerinden ve davranışlarından, yararlı açılımlar elde etmek için bir model oluşturulabilir. Ayrıca, insanların bir ürün hakkında nasıl konuştukları hakkında bilgi toplayabilir, bu bilgileri de pazarlama iletişimde ve ürün geliştirme aşamalarında bilgi olarak kullanabilirsiniz.
Bu yazı da böyle bir çalışmanın üzerine yazılmış bir rapordur. En hızlı büyüyen sosyal ağlardan biri olan Twitter’dan elde edilen veriler üzerinden, en çok konuşulan bazı vizyon filmlerinin gişe gelirlerini tahmin etmeye çalıştık. Twitter son zamanlarlarda inanılmaz bir hızla büyüyen, yüz milyonlarca insanın belirli konular hakkında görüşlerini yazdıkları, içerik oluşturdukları bir micro blog.
İki ana sebeple bu çalışmada filmleri konu aldık.
Film, sosyal medya kullanıcılarının ilgisini çeken, önemli ve üzerinde durdukları bir konu, filmler hakkında yazanların sayısı çok fazla olduğu gibi, filmleri tartışanlar arasında birçok farklı görüş olabiliyor.
Gişe gelirlerinin gerçek dünyada ölçümünün çok kolay olması ve sonuçlarının hızlı bir şekilde açıklanması.
Bu çalışmadaki hedeflerimiz şunlardır. İlk olarak, farklı filmler için konuşma ve dikkatlerin nasıl oluştuğunu ve zamanla nasıl değiştiğini değerlendirmek. Film yapımcıları filmlerini tanıtmak için çok fazla para ve emek harcıyorlar ve son zamanlarda Twitter mecrasını da bu amaçları için kullanmaya başladılar. Daha sonra Twitter’da viral pazarlama mekanizmasının nasıl çalıştığına ve yayın öncesi yapılan tanıtımların gerçek gişe gelirlerini nasıl etkilediği konusuna odaklandık. Hipotezimiz; Twitter’da hakkında olumlu konuşulan filmlerin, çok izleneceğidir.
İkinci olarak filmler hakkında duyguların, olumlu, olumsuz düşüncelerin nasıl oluştuğunu ve nasıl yayıldığını ve insanları nasıl etkilediğini açıklamaya çalıştık. Kötü bir film için ilk izlenim başkalarının filmi izlemekten vazgeçmeleri için yeterli olabilirken diğer yandan zamanla üretilen olumlu fikirlerin yayılmasıyla film hakkındaki genel izlenim olumlu yönde değişebilir. Bu amaçla, duygu analizi yapmak için metin sınıflandırıcıları kullanarak, olumsuzdan olumluya doğru tweetleri sınıflandırdık.
Başlıca sonuçlarımız aşağıdaki gibidir;
Sosyal medya verileri gerçek dünya çıktıları hakkında öngörüde bulunabilmek için önemli bir gösterge olabilir.
Twitter görüşlerinden oluşturulacak bir oran ile gişe gelirlerini tahmin etmeye yarayacak bir öngörü modeli oluşturulabileceğini fark ettik. Dahası bizim oluşturduğumuz öngörü modelinin, Hollywood borsasının pazar endeksli tahminlerinde daha iyi sonuçlar verdiğini görüyoruz.
Bizim Twitter’da oluşan genel hissiyatın ve duyguların analizine dayalı gişe geliri öngörü modelimiz, sadece filmler yayına girdikten sonra atılan tweetlerin oranlarına göre tespit edilebilmektedir.
Bu yazı şu şekilde düzenlenmiştir. Yapılan çalışmayla ilgili anket yaptık. Twitter hakkında kısa bir tanıtım yazmak için bilgi toplandı. 5. Bölümde ilginin ve popülerliğin nasıl geliştiğini yayıldığının üzerinde çalıştık. Sonra Twitter da tweetleri kullanarak film performanslarının tahmini ile ilgili çalışmamızı tartıştık. 6. bölümde duygular ve onların etkileriyle ilgili analizimizi sunuyoruz. 7. bölümde öngörü modelimizi genel hatlarıyla tarif ederek, ekleriyle birilikte konuyu toparlamış ve bitirmiş oluyoruz.
2.İLGİLİ ÇALIŞMALAR
Twitter çok popüler bir internet servisi olmasına rağmen, henüz üzerinde yayınlanmış önemli bir çalışma yok. Huberman ve diğerleri birçok ağ arasında anlamsız ilişkiler olduğu halde Twitter üzerinde kullanıcıların arkadaşları ve takipçileri arasında gizli bir ağın olduğunu ortaya koymaya çalıştılar. Twitter’daki bağımız gruplar ve kullanıcı amaçları Java ve arkadaşları tarafından araştırıldı. Jansen ve diğerleri Twitter’ı bir “word of mouth” reklamcılık aracı olarak incelediler, özellikle bazı marka veya ürünlerin postlarını incelerken genel duyguyu nasıl değiştirdiklerini tespit ettiler. Ancak bu yazarların Twitter’ın öngörüler için nasıl kullanılacağına dair henüz bir yazıları bulunmamaktadır.
Bloglar, yapılan atıflar ve performans arasındaki kolerasyonun analizine yönelik bazı ön çalışmalar yapılmıştır. Gruhl ve diğerleri kitap satışlarını tahmin etmek için bloglara yönelik veri madenciliği için bazı otomatik sorgular oluşturdular. Film satışları üzerine tahmin çalışmaları olmasına rağmen, hemen hemen tüm çalışmalarda film türü, aktörler, çalışma süresi, filmin çıkış tarihi, gösterileceği salon sayısı gibi meta verilerini kullanılmıştır. Joshi ve diğerleri filmlerin gişe gelirlerini tahmin etmek için tüm meta verileri ile doğrusal regresyonları kullanmışlarıdır. Sharda ve Delen öngörülerdeki sınıflandırma sorununu ele alarak filmleri en kötüsünden en mükemmeline kadar ( gişe geliri olarak )sinirsel kategorilere ayırmıştır. Ellerindeki rakamlara göre tahmin aralıklarını belirledikleri için gerçeğe yakın tahmin yapmak yüzdesi oldukça düşüktür. Zhang ve Skiena Imdb verileri ile gişe gelirlerini tahmin etmeye çalışan bir model kullanmışlardır. Bu çalışmada bizim modelin bu modellerle karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar verdiğini gördük.
3.TWITTER
13 Temmuz 2006 da yayına başlayan Twitter en popüler micro blog servisi. 3 ocak 2009 tarihi itibariye tekil 23 milyon kullanıcısı olan, çok büyük bir tabanı var. Her kullanıcının takipçi olarak bilinen abonelerinin olduğu, doğrudan bir sosyal ağdır. Her kullanıcı tweet olarak bilinen durum güncellemelerini maksimum boyutu 140 karakter olan kısa mesajlar şeklinde yapar. Bu güncelleştirmeler kullanıcının kişisel bilgilerini içerebileceği gibi, haber, resim video gibi bağlantılar da olabilir. Kullanıcı tarafından gönderilen mesaj, kişinin takipçileri tarafından görülebilen, izlenebilen profil sayfası üzerinde gösterilir. Ayrıca bir başka kullanıcıya başka kimsenin göremeyeceği, yine maksimum 140 karakterden oluşan direkt mesajlar da gönderilebilir. Mesajları göndermek için kişisel user id ler kullanılır. Retweet mesajın aslen başkasına ait olduğunu göstererek, bir başka kullanıcının kendi profil sayfası üzerinden takipçileri ile paylaşmasıdır. Twitter da ilgi çekici konuların, haberlerin, içeriklerin, fotoğrafların popülerleşmesi ve hızlı bir şekilde yayılması için retweet’in çok önemli bir yeri vardır.
Viral pazarlama için muazzam bir potansiyel sunan Twitter şirketlerin hemen ilgisini çekti. Son derece büyük erişim imkanı sayesinde, giderek artan bir şekilde haber ve içerik oluşturan firmalar tarafından toplumun genelinden gelecek haberleri, içerikleri filtre ettikleri bir mecra haline geldi. Birçok iş kolu ve şirket ürünlerinin tanıtımını yapmak ve iş ortaklarını bilgilendirmek amacıyla Twitter veya benzer bir micro blog servisini kullanmaya başladı.
4. VERİ KÜMESİNİN ÖZELLİKLERİ
Kullanılan veri kümesi saatlik olarak Twitter.com sitesinden elde edilmiştir.Bir filmden bahseden tüm tweetleri tespit etmek için anahtar kelimeler tespit edildi. Bir Twitter arama aracı kullanarak, yazar, zaman, metin temalı aramalar gerçekleştirildi. Bu yöntemle 3 ay içinde 24 farklı film hakkında 2.89 milyon tweet ayıklandı. Filmler çarşamba gösterime giren serbest filmler hariç genelde cuma akşamları gösterime başlarlar. Veri topladığımız 3 aylık süre içinde her hafta ortalama 2 film gösterime başladı, böylece kabul edilebilir öngörülerde bulunmak için yeterli bir veri sağlanmış oldu. Tutarlılığı sağlamak için sadece cuma akşamları gösterime giren ve geniş bir gösterimi olan filmleri araştırma kapsamına aldık. Başlangıçta sınırlı gösterimi olan fakat daha sonra geniş bir gösterime ulaşan filmlerle ilgili veriyi de çalışmaya dâhil ettik. Her film için kritik zaman dilimleri tespit ettik, buna göre ilk gösterimden bir hafta önce, tanıtım kampanyasının en yoğun olduğu dönemde, ilk gösterimden 2 hafta sonraya kadar geçen süre içinde filmin popülerliği artıyor, konuşulmaya devam ediliyor.
Tablo1. Analiz edilen filmlerin isimleri ve gösterime giriş tarihleri
Filmlerle ilgili bazı bilgiler ve filmlerin gösterime giriş tarihleri tablo 1 de gösterilmiştir. Bu dönemde gösterime giren bazı filmler bu tabloda yer almamıştır, çünkü bu filmlerle ilgili atılan tweet olup olmadığı tespit edilememiştir. Örneğin 2012 filmi, bu film için atılan tweetleri ayıklamak çok zor çünkü 2012 yılı ile ilgili atılan tweetlerde çok fazla vardı, bunları ayıklamak sorun olacağı için çalışmanın kapsamına alınmadı. Uygun kelimeleri seçerek, taramaya alınan verilerin sağlıklı olması için gerekli kontroller yapıldı.
Şekil 1. Farklı filmler için kritik dönemde atılan tweetlerin zaman serileri
Kritik dönemde filmlerle ilgili 1,2 milyon kullanıcı tarafından toplam 2,89 milyon tweet atıldı. Şekil 1 de kritik dönem içinde atılan tweetlerin zaman serisi eğilimini görebilirsiniz. Bu şekilde film hakkında en çok gösterime girdiği haftada konuşulduğu anlaşılıyor, daha sonra konuşmalar giderek azalmaya başlıyor. Gişe geliri için de benzer bir durum söz konusu, gişe gelirleri de gösterime girdiği ilk hafta sonu ve devam eden hafta sonu en yüksek gelirin elde edildiği zamanlardır.
Şekil 2. Farklı filmler için farklı yazarların attıkları tweet sayısı
Şekil 2 de her bir yazarın attığı tweetlerin sayısının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteriyor. Kritik dönemde bu oranın oldukça tutarlı bir şekilde 1 ile 1,5 arasında kaldığını görüyoruz.
Şekil 3 Yazar ve tweetlerin log dağılımı
Şekil 3 de kritik dönem boyunca farklı yazarlar tarafından atılan tweetlerin dağılımını görebiliyoruz. X ekseninde atılan tweetlerin log sayı, Y ekseninde ise yazarların yazma sıklıkları gösteriliyor. Çok sayıda tweet atan az sayıda kullanıcı ile birlikte, dağılımın Zipifian dağılımına yakın olduğunu gözlemleyebiliriz. Bu diğer ağlarda da görülen tutarlı bir dağılımdır. Sonra farklı filmler için farklı yazarların yazdıkları tweetlerin dağılımını inceledik.
Şekil 4. Filmler hakkında yorum yapan kullanıcılar ve onların filmler üzerinde dağılımı
Şekil 4 te yazarların dağılımı ve bunların kaç film hakkında yorum yaptığını görüyoruz. Yazarların birçoğunun sadece birkaç film hakkında konuştuklarını ve bu anamda çok güçlü bir eğilim olduğunu görebilirsiniz.
5.DİKKAT VE POPÜLERLİK
Çalışmada Twitter’da dikkat ve popülerliğin nasıl oluştuğunu ve bu oluşan dikkat ve popülerliğin gerçek dünya da gişe geliri performanslarını nasıl etkilediğini de inceledik.
A. Gösterime girmeden önce oluşan dikkat
Bir film gösterime girmeden önce yapım şirketleri filmi tanıtmak için film için tanıtım videosu, fragman, haber, blog yazıları, fotoğraf gibi içerikler üretiyorlar. Film gösterime girmeden önce atılan tweetlerin öncelikle film hakkında tanıtıcı ve ağızdan ağza pazarlama oluşturacak şekilde olmasını bekliyoruz. Twitter da bu karakterize edilebilir, kullanıcılar haber, tanıtım videosu, blog yazısı gibi url’leri ve başkaları tarafından oluşturulmuş url’leri kendi takipçilerini retweet yolu ile de paylaşabilirler. Filmlerin gösterime girdiği zamanda bu iki form da Twitter üzerinde film hakkında bir gündem oluşturmak ve film hakkındaki bilgilerin paylaşılması için son derece önemli.
Şekil 5. Farklı filmler için tweetlerin url yüzdeleri
Öncelikle, tweetlerin hangi filmler hakkında yazılıklarının dağılımını inceleyeceğiz, ardından bu kolerasyonun gerçek performansla arasındaki kolerasyonu inceleyeceğiz.
Tablo 2. Kritik hafta için url ve retweet yüzdeleri
Tablo 2 de filmler için kritik zaman dilimi boyunca paylaşılan Url’lerin ve retweet lerin yüzdesi gösterilmektedir. Film gösterime girmeden önce atılan tweetlerin, film gösterime girdikten sonra atılan tweetlere göre daha fazla oranda url içerdiğini gözlüyoruz. Bu da bizim beklentilerimizle tutarlıdır. Retweet durumunun ise 3 hafta boyunca benzer bir seyirde olduğunu görüyoruz. Retweet lerin filmler üzerinde yapılan yorumlarda önemli bir azınlık olduğunu görüyoruz. Bunun bir nedeni eğer propaganda yapmak istemiyorlarsa, insanların filmi kendi beklentileri ve yorumları ile birlikte paylaşmak istemeleri fikri olabilir.
Twitter da daha fazla url li tanıtım yapılan filmlerin gişe gelirlerinde daha fazla başarılı olup olmadıklarını göstermek istiyoruz. Filmlerin gişe gelir performansları ile url li tweet ve Retweet ler arasında tablo 3 de gösterildiği gibi orta dereceli olumlu bir kolerasyon tespit edildi.
Tablo3.. Film gösterime girmeden önce atılan url li tweet ve retweetlerin gişe gelirleri ile arasındaki kolerasyon ve r oranı.
Bununla birlikte tespit edilen r2 değerleri, filmlerin göreceli başarılarını öngörmek için yeteri kadar yüksek değildir. Tanıtıcı girişimlerin filmlerin gişe gelirlerini oldukça etkilediğini düşündüğümüz için bu sonuçlar bizim için çok büyük sürpriz oldu, böyle olmasını beklemiyorduk.
B. İlk hafta gişe gelirlerinin tahmini
Sosyal medyanın gerçek dünya sonuçlarını öngörebilme gücünü araştırdık. Amacımız Twitter’dan elde edilecek verilerin doğru analiz edebilirse, gerçek dünyadaki iş sonuçlarının tahmin etmede kullanılabileceğini göstermek. Çözmek istediğimiz sorunu şöyle izah edebiliriz.
Film gösterime girmeden önce filmle ilgili atılan tweetlerden, hafta sonu gösterime giren filmlerin gişe hâsılatlarını doğru bir şekilde öngörebilir miyiz?
Tweetleri niceliksel bir veri olarak kullanabilmek için, saat başına belirli bir filmden bahseden tweetlerden elde edilen tweet oranı tespit edildi.
Tweet − rate(mov) = Tweets (Mov)/ Time (in hours)
İlk analizimiz ortalama tweet oranı ile, seçilen 24 filmin gişe gelirleri arasında 0,90 kolerasyon katsayısı ile çok güçlü bir kolerasyon olduğunu gösterdi. Bu oran, iki değişken arasında çok güçlü bir doğrusal ilişki olduğunu göstermektedir. Buna göre, filmler vizyona girmeden önce araştırma kapsamındaki 24 film için atılan tweetlerden en küçük kareler kullanılarak doğrusal bir regresyon modeli oluşturduk. Çok güçlü bir prediktif ilişki gösteren 0,80 ile 3,65e-09 ***, R2 değeri elde edilmiştir, buradaki ***0,001’in önemini gösterir. Bu performans tek bir değişken ( ortalama tweet hızı ) kullanılarak elde edilmiştir. Öngörülerimizi değerlendirmek için, Box Office Mojo nun gerçek gişe gelirleri bilgilerinden faydalandık.
4 Aralık’ta gösterime giren Transylmania filmi, araştırma kapsamındaki 24 film arasında açıkça en düşük tweet oranına sahip filmdi. Filmin gösterime girmesinden önceki hafta boyunca, filmle ilgili saatte ortalama 2,75 tweet atıldı. Twitter’da bu kadar az ilgi görmesi, orada dikkat çekememesi gibi, 1000’den fazla salonda gösterime girdiği halde, ilk hafta için $263,941 gişe geliri elde ederek en az gelir elde etme rekorunu kırdı ve iki hafta içinde de gösterimden kaldırıldı. Diğer yandan, Twilight: New Moon ve Avatar filmleri ilk hafta sonunda sırasıyla 142 Milyon ve 77 Milyon $ gişe geliri yaparak büyük bir patlama yaşadılar. Aynı filmler hakkında gösterim öncesi hafta boyunca saatte ortalama 1365,8 ve 1212,8 tweet atılmıştı. Bu da bir kez daha bir konunun sosyal medyada dikkate alınarak gündeme gelmesinin önemini göstermektedir.
Sonra filmin gösterime girmesinden önceki hafta boyunca atılan tweetlerin oranının zaman serisi değerlerinin doğrusal bir regresyonu yapıldı. Çalışmada her bir gün için belirlenen tweet oranlarına karşılık gelen 7 farklı değişken kullanıldı. Kullandığımız ek değişken, filmlerin yayınlandığı salon sayısı oldu. Regresyon deneylerin sonuçları Tablo 4’te gösterilmiştir.
Tablo4. İlk hafta sonu için gişe gelirlerinin tahmininde kullanılan farklı R2 değerlerinin katsayısı
Bu çalışmada gişe gelirlerini tahmin etmek için yalnızca gösterime girmeden önce atılan tweetlerle ilgili veri kullanılıyor, bunu unutmamak gerekir.
HSX ile karşılaştırılması
Bizim tweet tabanlı model ile Hollywood borsa endeksini karşılaştırdık. Öncelikle Hollywood borsası gibi yapay online borsaların öngörüde bulunmak için ne kadar başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu borsada gözlenen beliren fiyatlarla gerçek sonuçlar frekansları ile arasında çok güçlü kolerasyon vardır. Araştırmaya alınan filmler için Hollywood’un Menkul Kıymetler Borsası (http://www.hsx.com ) da gerçek sonuçları tahmin edebilecek bir pazar var. Böylece, bizim tweet oranı ile tahmin etme yöntemi ile Hollywood menkul kıymetler borsasının tahmin gücü arasında bir regresyon ve altın oranı belirleyebiliriz. Tablo 4. deki sonuçlardan sosyal medya verilerinin filmlerin gişe sonuçlarını tahmin etmek için bizim regresyon modelinin daha doğru sonuçlar vereceğini görebiliriz. Ayrıca tweet oranı zaman serilerini kullanarak yaptığımız tahminlerin Hsx tabanlı modele göre daha başarılı olduğunu görüyoruz.
Tweet oranı ve HSK tahmin yöntemi kullanılarak yapılan gişe gelirlerini tahminlerini şekil 6. da görebilirsiniz.
Şekil6 Tweet oranı ve HSK tahmin yöntemi kullanılarak yapılan gişe gelirlerini tahminleri
Haberlertabanlı tahminilekarşılaştırılması
Daha önceleri Zhang ve arkadaşları film gişe gelirleri tahmininde haber tabanlı tahmin modelini geliştirmişlerdi. Söz konusu çalışmada en iyi performans yöntemi IMDB ve haberleri kullanılarak elde edilen kombine bir modeldir. Bu kombine model için elde edilen R2 modeli 0,788 ile bizim tahmin modelimizden çok daha düşüktür. Bizim veriler için AMAPE (Adjusted Mean Absolute Percentage/Relative Error)( Yüzde Mutlak / Bağıl hata ortalama arındırılmış )ölçü hesaplanmakta. Karşılaştırmalı değerleri Tablo 5’te gösterilmektedir.
Tablo 5 AMAPE ile daha önceki iş ile puan değeri karşılaştırması
Bizim değerlerin daha önceki işlerden elde edilen tahminlerden çok daha fazla iyi olduğunu bu tablodan görebilirsiniz. Şunu da belirtmekte fayda var, daha önceki analizleri yapan bilim adamları çok daha eski verileri de analizlerinde kullanabiliyorlardı, fakat biz ise sadece belirtilen dönemlerde üretilen verileri kullanabildik.
C. HSX fiyatlarının tahmini
Sosyal medya verilerinin gişe gelirlerini öngörebileceğini gördükten sonra, ayrıca HSX hisselerinin de değerlerini tahmin etmeye çalıştık. İlk haftanın sonunda, filmin gişe gelirlerindeki duruma göre, filmin hisse senetleri de ona göre değişiyor. Filmin performansı iyi değilse, hisse değeri aşağıya doğru gider veya tam tersi. Belirlediğimiz filmin HSX borsasındaki hisse değerini öngörebildiğimizi görebilmek için filmin yayına girdiği haftanın sonunda bir test yaptık. Her film için ayrı ayrı geçmiş dönem HSX fiyatlarını da tweet oranları gibi kullandık. Cevap değişkeni hisse senedinin fiyatı düzeltilmiş oldu. Yine daha önce olduğu gibi filmin gösterime girdiği salon sayılarını da kullandık. Tablo 6 da özetlendiği gibi tweet oranları, HSX tarihsel verilerine göre gerçek verileri tahmin etmede çok daha başarılı olmuştur. Bu da yine sosyal medyanın konuşulma ve gösterge gücünü göstermektedir.
Tablo 6. İlk haftanın sonunda HSX verilerinin tahminleri
D. Belirli bir hafta sonu için tüm filmler için gelir tahmini
Şimdiye kadarki analizlerde hep, filmin gösterime girdiği ilk haftanın sonuna kadar geçen zamandaki gişe gelirleri öngörülmeye çalışıldı. Regresyon modelinin başarısı göz önüne alınarak artık, belirli bir hafta sonu için tüm filmler için gişe gelirleri öngörülmeye çalışıldı. The Hollywood Stock Exchange de filmlerin delisti 4 hafta sonra açıklanıyor, bu da filmlerin analizi için 4 haftalık bir zaman serisinin uygun olduğu anlamına geliyor. Twitter mecrasında da kullanıcılar gösterime giren filmi bir süre daha konuşmaya, tartışmaya devam ediyorlar. Bundan dolayı hafta sonuna kadar geçen 7 gün boyunca atılan tweetlerin tweet oranlarını kullanıyoruz. Tablo 7. Ocak ayının 3 hafta sonunu ve şubat ayındaki durumu gösteriyor.
Tablo7. Farklı hafta sonları için tweet oranı ile tahmin sonuçları
Bu deney için alına filmler arasında 2 aydır yayında olan filmler de vardı. Zaman serilerinden ayrı olarak, iki klasik değişken daha kullandık, filmlerin gösterildiği salon sayısı ve filmlerin yayında kaldığı zaman. Regresyon modelini değerlendirmek için belirlenmiş katsayısını (adjusted R2) kullandık. Tablo 7.de de görüleceği gibi, tweet oranı yöntemi bu alanda da 0,90’nın üzerindeki R2 ile çok iyi bir öngörücü olmuştur. Bu sonuçlarda sosyal medya verilerinden faydalanarak gelecek hakkında çok yüksek doğruluk oranında tahminler yapılacağını göstermiştir. Sadece atılan tweetleri temel alarak oluşturulan bu modelin, karmaşık para piyasası verilerinden elde edilen modele göre daha yüksek öngörü başarısı göstermesi sosyal medyanın bu alandaki gücünü göstermektedir.
6. DUYGU ANALİZİ ( Sentiment Analysis )
Bu aşamada gelecekteki sonuçları öngörmede duyguların önemini araştırmak istiyoruz. Filmlere gösterilen dikkatin, filmlerin hafta sonu gişe gelirlerini tahmin etmedeki önemini beraber gördük. Dolayısıyla duyguların da tahminler için önemli olabileceğini düşünüyoruz. Duygu analizi dil bilim ve mekanik öğrenme problemlerinde daha önce çok çalışılmış bir konu. Bu anlamda verilen bir metni pozitif, negatif veya nötr olarak etiketlemek en genel sorundur. Burada açık kaynak uçlu doğal dil işleme kütüphanesine sahip, Lİng Pipe dilsel analiz paketini kullanarak bir duygusal analiz sınıflandırıcı inşa edildi. Eğitim etkinlikleri tarafından bir dil modeli olarak kabul edilen DynamicLMClassifier kullandık. Çalışma her bir kategori için kategori dağıtım ve çok değişkenli dinamik bir dil modeli tahmincisi kullanılarak yapıldı. Çalışmada kullanılacak, etiketli ve eğilimleri tespit edecek kelimeler Amozan teknikte çalışan Türk işçiler tarafından tespit edildi. Amazon Turk’te çalışanların iyi birer manuel etiketleme uzmanı olduklarını gördük. Büyük bir rastgale örneklem içinden seçilen tweetlerin her birini 3 farklı kişiye etiketletmek için binlerce kişi çalıştı. Sadece oy birliği ile etiketlenen tweetler kullanıldı. Örneklem başlangıçta aşağıdaki işlemlerden geçirildi.
Dur sözcükleri eleminasyonu
Ünlem ve soru işaretleri almış cümleler hariç tüm işaretlerin eleminasyonu
Url ve user id lerin eleminasyonu
Mov kısaltması ile filmin değiştirilmesi
N gram modeli kullanarak sınıflandırma yapmak için ön işlemden geçmiş örnekler kullanıldı.
Deneylerde n olarak 8 seçildi. Pozitif, negatif ve nötr olmak üzere çalışmalarda 3lü bir sınıflandırma yapıldı. Çapraz doğrulama testinde %98 oranında doğruluk elde ettik. Daha sonra filmlerin gösterime girdikten sonra başlayan kritik dönem boyunca tüm filmler hakkında atılan tweetlerin duygu analizi bu sisteme göre yapıldı.
A. Öznellik
Bizim beklentimiz film yayınlandıktan sonra duyguların önemi, yayınlanmadan önceki duruma göre daha önemli olduğu yönünde. Filmler yayına girmeden önce atılan tweetlerin daha güçlü olumlu veya olumsuzluklar içereceğini düşünüyoruz bu nedenle film gösterime girdikten sonra atılan tweetlerin dağıtılması gerektiğini düşünüyoruz. Pozitif duyguların film gösterime girdikten sonra seyreden veya seyreden bir arkadaşından etkilenen kişilerden geldiğini kabul edebiliriz. Öznelliği yakalamak için aşağıdaki gibi bir önlem alınmıştır.
Subjectivity= Positive and Negative Tweets / Neutral Tweets
Tüm filmler için öznellik değerleri hesaplandığı zaman bizim hipotezin doğru olduğu ortaya çıktı. Film gösterime girdikten sonraki hafta atılan tweetler film gösterime girmeden önceki hafta atılan tweetlere göre daha yoğun bir şekilde duygular barındırmaktadır. Şekil 7 de üç hafta boyunca filmler hakkında atılan tweetlerin öznellik oranlarını gösteriyor. Filmlerin çoğu için gösterime girmesinden sonra atılan tweetlerde öznellik oranının arttığını gözlemleyebiliyoruz.
Şekil 7 Film öznellik değerleri
B. Kutupluluk
Bir film için duyguları ölçmek için negatif tweet, pozitif tweet oranını ölçmek gerekir.
Hakkında olumlu tweet sayısı fazla olan filmlerin daha başarılı olmaları muhtemeldir.
PN Ratio = Tweets With Positive Sentiment / Tweets With Negative Sentiment
Şekil 8 filmler için kritik dönemde polarite değerlerini göstermektedir.
Şekil 8 Film polarity değerleri
Hemen hemen tüm filmler için pozitif duyguların negatif duygulara göre daha fazla olduğunu görürsünüz. The Blind Side filminin yayınlanmasından sonra olumlu duygular için muazzam bir artış olmuştu. (5,02 – 9,65 ) . Bu film gişe gelirleri açısından ilk hafta sonunda normal bir gişe gelirini yakalamışken ( 34 M ), olumlu duygulu tweetlerle birlikte ikinci hafta gişe gelirleri sıçramıştır ( 40,1M)
The New Moon filminde ise tam tersi bir etki söz konusu olmuştu. Bu film de The Bilind Side filmi ile aynı hafta yayına girdi, aynı hafta sonu iyi bir gişe geliri elde etmişti ( 142 M),olumlu tweet oranı rakamı ikinci hafta 6,29 dan 5,0 düşünce gişe gelirleri de büyük bir düşüşle 42 M geriledi. Gelirlerin tahmininde kullanılan polarite verilerine bakılırsa, gelir tahmininde kullanılan bazı duygularında incelenmesi gerekiyor. Bu durumda, ikinci hafta sonunda öznelliğin artmasıyla gelirlerinde artacağını düşündük. Tweet oranına ilave olarak PN ratioyu kullanarak, daha öncede olduğu gibi gelir tahmininde doğrusal bir regresyon kullandık. Yapılan regresyon deneylerinin sonuçlarını Tablo 8 de görebilirsiniz.
Tablo 8. İkinci hafta sonu gişe gelirleri brüt tahmini
Tweet oranları kadar olmasa da tweet duygularının da gelirleri önemli derecede etkilediğini görebiliyoruz. Tweet oranı ilk haftanın sonunda olduğu kadar ikinci haftanın sonunda da gelir tahmini konusunda aynı güce sahip. Ortalama tweet hızı ve tweet oranı zaman serileri ile tahmin yapıldığında çıkan 0,92’nin üzerinde duygu analizi verileri de eklenince tahmin gücü 0,94 e yükseldi. Tablo 9 da ortalama tweet oranı ve duygu analizini ekleyince elde edilen regresyon p değerlerini gösteriyor.
Tablo 9 Ortalama tweet oranı ve politesi kullanılarak elde edilen regresyon ( pn ratio ) Önem seviyesi (*: 0.05, **: 0.01, ***: 0.001) olarak ayrıca gösterilmiştir
Her iki durumda da katsayıların son derece önemli olduğunu görebilirsiniz.
7. SONUÇ
Bu yazıda sosyal medyadan elde edilen verilerle gerçek hayatla ilgili sonuçların nasıl tahmin edilebileceğini gösterdik. Özellikle en popüler sosyal medya sitelerinden biri olan Twitter üzerinden, üç milyondan fazla tweet üzerinden, filmler gösterime girmeden gişe gelirlerinin tahmininde doğrusal bir regresyon modeli üzerinde çalışıldı. Daha sonra bu sonuçların Hollywood Stok Exchange borsasının tahminlerini bile geride bıraktığını gösterdik, bununla birilikte gelecekte gösterime girecek bir film ile ilgili Twitter da oluşan dikkatin de gişe gelirlerini tahmin etmede kullanılabileceğini gösterdik. Ayrıca, film yayınlandıktan sonra Twitter da oluşan duyguların analizi ile gişe gelirlerinin tahmin edilebileceğini de gösterdik.
Bu çalışmada metrikler kullanılarak gişe gelirlerinin tahminine odaklanıldığı halde, gelecekte benzer metrikler oluşturularak, ürünlerin oluşturulması, trendlerin belirlenmesi, seçim sonuçlarının tahmini gibi çok daha geniş bir yelpazede kullanılabilir.
Daha derin bir düzeyde düşünüldüğünde, bu çalışma sosyal medyanın nasıl ortak aklı temsil ettiğini gösterdi, doğru kullanıldığında gelecekteki sonuçları gösterme de nasıl güçlü bir yol olduğunu gösterdi.
8. EK SOSYAL MEDYA İÇİN GENEL TAHMİN MODELİ
Bu çalışmada filmlerin gelir tahminlerini de odaklandık, fakat aynı yöntemle tüketicilerin ilgi duydukları başka ürünler içinde yapılabilir. Aşağıdaki gibi, sosyal medya verilerini kullanarak bir ürünün gelir tahmini için bir model oluşturduk.
Zaman içinde ürünle ilgili yorumları, blog yazıları gibi verileri toplamaya başlıyoruz. Sosyal medyada ürünle ilgili yapılan konuşmaların hızını efektif bir şekilde ölçmek için zamanlamaya dikkat edilmesi gerekir. Veriler daha sonra en küçük kareler kullanılarak doğrusal bir regresyon modelinde kullanılabilmektedir. Modelin parametreleri şunları içerir.
A: Dikkatleri üzerinde çekme oranı
P: Duygu ve yorumların polaritesi ( kutupluluğu )
D: Dağılım Parametresi
Y’yi tahmin edilecek gelir ve hata olarak ifade edelim. Bu durumda doğrusal regresyon modeli aşağıdaki gibi ifade edilebilir.
doğrusal regresyon modeli
Burada β değerleri regresyon katsayılarına karşılık gelir.
Dikkat parametresi sosyal medya da konu üzerinde buzz etkisinin oluşmasını sağlar. Biz bu makalede tweet oranının film hakkında nasıl dikkat oluşturduğunu gösterdik. Yapılan deneylerde bu katsayının en önemli olduğu bulunmuştur. Polarite parametresi sosyal medyada yaygın olan düşünce ve kanaatlerle ilgilidir. Bunun film yayına girdikten sonra daha da önem kazandığını ve tahminlerin doğruluğunu etkilediğini gördük. Film hakkında yapılan çalışmada dağılım parametresi filmlerin kaç salonda gösterime girdiğini gösterir. Diğer ürünlerle ilgili yapılacak çalışmada, ürünlerin pazarda bulundukları nokta sayısı bunu gösterebilir.
9. TEŞEKKÜR
Bu çalışma Grant # 0937060 CIFellows Projesi olarak bilgisayar araştırma derneği çatısı altında, Ulusal Bilim Vakfı tarafından desteklenerek yapılmıştır.
*Bernardo A. Huberman ve Sitaram Asur tarafından HP Social Computing Lab/ California ‘da yapılan çalışmaların neticesinde 29 Mart 2010 yılında yayınlanan makalenin Haydar Durusoy tarafından yapılmış özgün bir çevirisidir. Ülkemizde bu alanda yapılan bir çalışma ve çeviri olmaması nedeniyle önemli bir boşluğu dolduracağını umut ediyorum.
Share:
Reading time: 29 min	
İletişim, Social Media
Medya Sektörü Twitter Performans Raporu
Aralık 2, 2013 by haydar durusoy Yorum yapılmamış	
Türkiye’nin sosyal medya arşivi Sosyalmedya.in tarafından yapılan çalışma ile haber odaklı yayıncılık yapan gazete, televizyon, ajans ve sitelerinin sosyal medyadaki etkisini istatistiklerle ortaya koyuyor. Twitter’daki takipçi sayısı 50 binden fazla olan yayın kuruluşlarının takipçi sayısındaki artış ve etkileşim durumlarını ortaya koyan araştırmaya göre; takipçi sayısı en fazla olan kurum NTV. 1-9 Ekim tarihleri arasında yapılan değerlendirmeye göre ise etkileşim sayısı en yüksek olan kurum Hürriyet.
Takipçi Sayısı Sıralaması (10 Ekim tarihindeki takipçi sayısına göre sıralı)
Yayın Kuruluşu Twitter Hesabı
18 Şubat
1 Eylül
10 Ekim
NTV @ntv
1.749.839
2.215.547
2.324.867
CNN Türk @cnnturkcom
812.858
1.022.607
1.063.754
Hürriyet @hurriyet
721.315
950.136
991.764
Habertürk @haberturk
707.225
913.883
953.416
Milliyet @milliyet
428.119
568.733
593.287
Cumhuriyet @cumhuriyetgzt
208.553
355.127
372.026
Radikal @radikal
233.979
345.284
360.039
Zaman @zamancomtr
185.152
324.729
343.568
medyatava.com @medyatavacom
245.848
313.398
320.914
TRT Haber @trthaber
93.777
263.971
300.590
Sabah @sabah
114.119
207.716
225.790
Anadolu Ajansı @anadoluajansi
49.831
194.483
199.404
ensonhaber.com @ensonhaber
98.532
183.093
197.422
Cihan Haber Ajansı @Cihan_Haber
81.940
178.130
192.754
Sözcü @gazetesozcu
36.854
164.316
180.370
haber7.com @haber7
45.935
149.517
176.227
Doğan Haber Ajansı @dhainternet
67.547
150.157
163.215
Birgün @BirGun_Gazetesi
62.685
121.827
132.263
Açık Mert Korkusuz @Amkspor
44.687
105.789
114.838
A Haber @tvahaber
32.586
102.262
114.729
Fanatik @fanatikcomtr
61.558
105.490
113.568
Aydınlık @AydinlikGazete
25.580
93.090
102.346
Star @stargazete
90.011
90.676
97.393
İhlas Haber Ajansı @ihacomtr
21.780
83.682
94.282
Yeni Şafak @yenisafak
18.940
72.435
80.235
samanyoluhaber.com @shaber_com
20.685
68.311
73.483
Fotomaç @fotomac
39.851
65.597
68.739
internethaber.com @internethaber
61.630
67.397
66.521
Halk TV @HalkHaberTv
353
54.935
64.477
Vatan @vatan
26.642
60.030
62.547
Yurt @yurtgazetesi
15.895
56.358
62.237
Evrensel @emekevrenseldir
25.607
56.275
61.434
Bugün @bugun
18.400
46.616
53.472
Sol @SolGazetesi
11.576
43.529
50.926
Etkileşim Sıralaması (1-9 Ekim döneminde Retweet edilme sayısına göre)
Yayın Kuruluşu Twitter Hesabı
Retweet Sayısı
Hürriyet @hurriyet
11.457
Anadolu Ajansı @anadoluajansi
8.101
Habertürk @haberturk
5.354
Radikal @radikal
4.671
TRT Haber @trthaber
4.152
Birgün @BirGun_Gazetesi
3.940
NTV @ntv
3.870
Cumhuriyet @cumhuriyetgzt
3.701
Fanatik @fanatikcomtr
3.417
Milliyet @milliyet
3.249
Zaman @zamancomtr
2.963
CNN Türk @cnnturkcom
2.891
haber7.com @haber7
2.485
Sözcü @gazetesozcu
2.364
Yeni Şafak @yenisafak
2.204
ensonhaber.com @ensonhaber
2.090
Açık Mert Korkusuz @Amkspor
2.026
samanyoluhaber.com @shaber_com
1.775
Doğan Haber Ajansı @dhainternet
1.671
Vatan @vatan
1.618
Aydınlık @AydinlikGazete
1.380
Yurt @yurtgazetesi
1.319
Evrensel @emekevrenseldir
966
Sabah @sabah
786
Halk TV @HalkHaberTv
783
medyatava.com @medyatavacom
774
Cihan Haber Ajansı @Cihan_Haber
738
A Haber @tvahaber
605
Bugün @bugun
590
Star @stargazete
578
İhlas Haber Ajansı @ihacomtr
510
Sol @SolGazetesi
459
internethaber.com @internethaber
330
Fotomaç @fotomac
81
Share:
Reading time: 1 min	
Social Media
Tanım ve İstatistiklerle Twitter
Mayıs 19, 2012 by haydar durusoy Yorum yapılmamış	
Jack Dorsey
Bu yazıda Twitter hakkında tanımlayıcı nitelikte bazı bilgileri vermek daha sonra da 2012 istatistiklerini paylaşmak istiyorum
Jack Dorsey tarafından geliştirilen ve 13 Temmuz 2006 da başlatılan Twitter en popüler micro blog sitesi, yeni nesil bir iletişim platformudur.
Şubat 2012 tarihi itibariye tekil 465 milyon kullanıcısı olan, her kullanıcının takipçi olarak bilinen abonelerinin olduğu, çok büyük doğrudan bir sosyal ağdır.
Tweet; Her kullanıcı tweet olarak bilinen durum güncellemelerini maksimum boyutu 140 karakter olarak yapar. Bu güncelleştirmeler normalde kullanıcının kişisel bilgilerini içerir, haber, resim video gibi bağlantılarda olabilir. Kullanıcı tarafından gönderilen mesaj, kişinin takipçileri tarafından görülebilen, izlenebilen profil sayfası üzerinde gösterilir.
DM (Doğrudan Mesaj ); Ayrıca bir başka kullanıcı için başka kimselerin göremeyeceği, yine maksimum 140 karakterden oluşan direkt mesajlar da gönderilebilir. Mesajları göndermek için kişisel kullanıcı adları kullanılır.
Retweet; mesajın aslen başkasına ait olduğunu göstererek, bir başka kullanıcının kendi profil sayfası üzerinden takipçileri ile paylaşmasıdır. Twitter üzerinde ilginç ve ilgi çekici konuların, haberlerin, içeriklerin, fotoğrafların popülerleşmesi ve hızlı bir şekilde yayılması için retweet’in çok önemli bir yeri vardır.
Following; Takip etmek anlamındadır. Takip ettiğiniz, mesajlarını okuduğunuz insanlar için kullanılır.
Birini takip ettiğiniz zaman (follow) onun gönderdiği her mesajı okuyabilirsiniz, biri sizi takip ettiği zaman ise o sizin gönderdiğiniz tüm mesajları okuyabilir.
Followers; Takip eden kişi anlamındadır. Yazdığınız mesajlarınızı takip eden insanlar için kullanılır.
Follower’larınız (Sizi takip eden kişiler), sizin gönderdiğiniz tüm mesajları okuyabilir, reply ile mesajlarınıza cevap dönebilir ya da retweet butonu ile sizin mesajlarınızı kendileri de kendi twitter hesaplarından tekrar yayımlayabilirler.
Geniş kullanıcı kitlesi ile viral pazarlama için muazzam bir potansiyel sunan twitter şirketlerin hemen ilgisini çekti. Son derece büyük erişim imkanı sayesinde, giderek artan bir şekilde haber ve içerik oluşturan firmalar tarafından toplumun genelinden gelecek haberleri, içerikleri filtre ettikleri bir mecra haline geldi. Birçok iş kolu ve şirket ürünlerinin tanıtımını yapmak ve iş ortaklarını bilgilendirmek amacıyla twitter veya benzer bir micro blog kullanmaya başladı.
Merkezi San Francisco bulunan Twitter, kurulduktan bir yıl sonra, Temmuz 2007’de 5 milyon dolar değere ulaştı. Şirketin o yıl elde ettiği gelir ise bir milyon dolardı. 2009 yılında küresel alanda 2 milyar tweet atılırken, Twitter’ın değeri 35 milyon dolara yükseldi. Aralık 2010’da, değeri 3.7 milyar dolara ulaşan şirket, 200 milyon dolar gelir elde etti. Eylül 2011’de, Twitter kullanıcıları dünya çapında 100 milyona ulaşmıştı. Son bir yıl içinde atılan tweet sayısı ise 33 milyardı.
İstatistikler; Webrazzi Dijital 2012 konferansında sunum yapan sosyal medya araştırma şirketi Monitera kurucu ortağı Metin Kahraman dan aldığım notlara göre ;
En büyük kullanıcı kitlesi 107,7 milyon ile Amerikada.
Türkiye ise 7,2 milyon ile en çok kullanıcısı olan 11. Ülke konumunda.
Dünya genelinde her gün 175 milyon tweet atılıyor.
Türkiye’de bir aylık süreçte her gün atılan tweet sayısı ise 1.7 milyon. Bu her saniye 20 tweet atıldığı anlamına geliyor.
Türkiye’de en çok tweet atılan gün ise Cuma. “Hayırlı Cumalar” tweeti yaşanan patlamanın belirleyici faktörü.
Türkiye’deki Twitter kullanıcılarının yüzde 53’ü erkek, yüzde 47’si ise kadın.
Türkiye’deki bir Twitter kullanıcısının ortalama takipçi sayısı ise 151.
Twitter’da en çok takipçisi olan beş isim de şarkıcı. Lady Gaga, Justin Bieber, Katy Parry, Shakira, Rihanna.
castle in the sky
Bir saniye’de en fazla tweet atma rekoru ise çok ilginç, 9 Aralık 2011’de ABD televizyonlarında gösterilen 1986 yapımı Japon animesi “Castle in the Sky”a ait. Çizgi filmin gösterildiği anlarda, bir saniyede atılan en yüksek tweet 25 bin 88.
Share:
Reading time: 3 min	
Makale, Pazarlama, Social Media
New Twitter’da neler yeni!
Aralık 10, 2011 by haydar durusoy Yorum yapılmamış	
Türkiye’de internet kullanıcılarının %27’si Twitter kullanıyor yaklaşık 6.400.000 kişi.
Son 1 yılda erişimi %127 artan Twitter’ın yıllar içinde daha çok kişi tarafından kullanılacağı öngörülüyor. Bütün bu gelişim göstergeleri ile lafı twitter’ın geçtiğimiz gün yaptığı yeni twitter lansmanına getirmeye çalışıyorum.
Twitter’ın yeni arayüzünde 5 ana bölüm var .
Home (Anasayfa) sekmesinde tweetler sağ tarafta, profil, takip önerileri ve trendler (trending topics) sol tarafta yer alıyor.
home
@connect (Bağlan) sekmesinde, twitter kullanıcısının diğer kullanıcılarla girdiği diyaloglar ve etiketlenmelerinin yer aldığı bölüm var.
@connect (Bağlan)
#Discover (Keşfet) sekmesi ise en önemli değişikliklerden biri; trend olan kelime ve cümlelerin, görselleriyle, videolarıyla birlikte trend olma hikayelerine yer veriliyor.
#Discover (Keşfet)
Reklamverenler İçin Yenilikler
Twitter’ın önceki versiyonunda sahip olduğu reklam alanları varlığını sürdürüyor:
Promoted Tweet:Bir reklamverenin tweet’inin kendisini takip etmeyen ama hedef kitlesi olan kişilerin de timeline’ında gözükmesi.
Promoted Trend: Bir reklamveren veya kampanyanın trendlerin en üstünde gözükmesi.
Promoted Account: Bir twitter hesabının «who to follow» (takip önerileri) listesinin başında gözükmesi.
Profil Sayfası
En önemli değişiklik ise twitter için bir devrim niteliği taşıyan profil sayfası.
Facebook sayfasına çok benzeyen twitter profil sayfasında reklamverenler takipçileriyle aynı arayüz içinde birden çok içerik ve gelişmiş görseller (fotoğraf ve videolar) paylaşabilecek.
Sıradan twitter hesaplarından farklı olarak, reklamverenler bu ayrıcalıklı sayfalara ücret ödeyerek sahip olabilecek.
profil Sayfası
Şu ana kadar twitter sayfası açan reklamverenlerin sayfalarına örnekler;
@AmericanExpress @BestBuy, @bing @chevrolet @CocaCola @Dell @DisneyPixar @Kia @Heineken @HP @intel @JetBlue @McDonalds @nikebasketball @GhostProtocol @pepsi @Staples @subwayfreshbuzz @VerizonWireless
Bugüne kadar Türkiye’de Twitter’a reklam veren markalardan bazıları:
Twitter’ın yayınladığı son güncelleme videosuda olayı anlatıyor zaten.
Kaynak : Mediacom new twitter raporu
Share:
Reading time: 1 min	
Page 1 of 3123»
Mailini gir, abone ol:
Follow @haydardurusoy
Son Yazılar
Web 3.0 nedir?
Sanatın İcadı
Narsizm, Ayartma ve İktidar
Yuval Noah Harari; Sapiens, Homo Deus, 21. Yüzyıl için 21 Ders
İki Yönlü Simetrik İletişim Çerçevesinden Kadıköy Ve Datça Belediyeleri Twitter Kullanımı
Bir fincan kahve için en fazla ne kadar ödersiniz?
Off-Rood denemesi
The secret behind the quirky blue doors and windows of Anatolia
Mavi Kapıların Sırrı!
Facebook’u kapatmak / kurtulmak / verileri kurtarmak.
Son Yorumlar
Off-Rood denemesi için Soner alan 2
Off-Rood denemesi için Soner alcan
Sembol Olarak Metrobüs için Burcu
Haydar Durusoy için Burcu
Mavi Kapıların Sırrı! için Sevgi Nur
Recent pins
More Pins
Bağlantılar
Bülent Keleş
Guy Kawasaki
Murat Akdeniz
Yüce Zerey
Yunus Ertürk
Etiket
?nsan Kaynaklar? 2.0 ?ntranet ads Blog Brand Bulent Keles Coca - Cola Control Freak Datça facebook Facebook hayran sayfası gelecek Haydar Durusoy Haydar Durusoy i? hayat? influence interaction iPhone Kahve karikatür Kariyer Knidos Marka Marketing new media Pazarlama Proje Reklam Social Media Social Media Marketing Social Network Sosyal A?lar Sosyal Medya Tatil Twitter türetici viral viral marketing Vision web 2.0 Yeni Medya yönetici özgüven İletişim İnsan Kaynakları