Üniversitelerin Paylaştığı Twitter Mesajlarının İnsanlara Erişiminin Bulanık Birliktelik Kuralları ile Değerlendirilmesi
Teknolojinin gelişmesi ve akıllı telefonların yaygın olarak kullanılması insanlar arasındaki iletişim yöntemlerinin/kanallarının değişmesine neden olmuştur. Bilgi eskiden sadece basılı dergi ve gazeteler gibi materyallerle paylaşırken, günümüzde bunlara ek olarak Web 2.0 teknolojileriyle etkili bir şekilde paylaşılmaktadır. Web 2.0 teknolojilerinin başında sosyal medya uygulamaları gelmektedir. Bu uygulamalardan biri olan Twitter; insanlara hızlı ve etkili bir özet bilgi paylaşım ortamı sunmaktadır. Kişisel kullanımların yanı sıra, günümüzde birçok resmi organizasyon/kurum Twitter uygulamasını kullanmaktadır. Kurumlar Twitter yardımıyla insanlara kendilerine dair önemli bilgileri(kararlar, etkinlikler, proje çağrıları, toplantı raporları, yasal değişiklikler vb.) servis etmektedirler. Üniversitelerin Twitter aracılığıyla paylaşmış oldukları bilgilerin kaç farklı kişiye eriştiği; üniversitelerin popüler olmasında ve tercih edilmesinde önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada; önerilen Yaygınlık Katsayısı yöntemi ile üniversiteler tarafından Twitter üzerinden paylaşılan bir mesajın kaç farklı kişiye ulaştığı temel düzeyde belirlenmeye çalışılmıştır. Bunun için Türkiye’deki en iyi 40 devlet üniversitesi ve en iyi 40 vakıf üniversitesinin Twitter mesajları incelenmiştir. Ayrıca üniversitelerin özel durumları(başarı sırası, öğrenci sayısı, kuruluş yılı vb. ) ile Twitter kullanımları arasındaki ilişkiler bir veri madenciliği yöntemi olan bulanık birliktelik kurallarıyla tespit edilmiştir
___
- [1] Necla, M. O. R. A., “Medya ve kültürel kimlik”,
Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 5(1), 1-14, 2008.
- [2] ODABAŞI, H. F., MISIRLI, Ö., Günüç, S., Timar, Z. Ş.,
Ersoy, M., Seçil, S. O. M., Osman, E. R. O. L., “Eğitim
için Yeni Bir Ortam: Twitter”, Anadolu Journal of
Educational Sciences International, 2(1), 2012.
- [3] Knights, M. I. Y. A., "Web 2.0 [web technologies]",
Communications Engineer 5.1: 30-35, 2007.
- [4] Lovari, Alessandro, and Fabio Giglietto. "Social
media and Italian universities: An empirical study on
the adoption and use of Facebook, Twitter and
Youtube", 2012.
- [5] Poulova, P., Simonova, I., (2014, December). Mobile
technologies within the higher education. Emerging
eLearning Technologies and Applications (ICETA),
2014 IEEE 12th International Conference on (pp.
407-411). IEEE.
- [6] http://tr.urapcenter.org/2016/26_HAZIRAN_
2015_UNIVERSITEMIZIN_23_BILIM_ALANINA_GORE
_DURUMU_DUNYA_GENEL_SIRALAMALARINDAKI%
20DURUMU.pdf, Erişim Eylül 2017.
- [7] Bicen, H., Cavus, N., “Twitter usage habits of
undergraduate students” Procedia-Social and
Behavioral Sciences, 46, 335-339, 2012.
- [8] Öztürk, M., Akgün, Ö. E., “Üniversite öğrencilerinin
sosyal paylaşım sitelerini kullanma amaçları ve bu
sitelerin eğitimlerinde kullanılması ile ilgili
görüşleri”, Sakarya University Journal of Education,
2(3), 49-67, 2012.
- [9] Linvill, D. L., McGee, S. E., Hicks, L. K., “Colleges’ and
universities’ use of Twitter: A content analysis”,
Public Relations Review, 38(4), 636-638, 2012.
- [10] Palmer, S. (2013). Characterisation of the use of
Twitter by Australian Universities. Journal of Higher
Education Policy and Management, 35(4), 333-344.
- [11] YOLCU, Ö., “Twitter usage of universities in Turkey.
TOJET”, The Turkish Online Journal of Educational
Technology, 12(2), 2013.
- [12] Köseoğlu, Ö., Köker, N. E., “Türk Üniversiteleri
Twitter’i Diyalogsal İletişim Açisindan Nasil
Kullaniyor: Beş Türk Üniversitesi Üzerine Bir İçerik
Analizi”, Global Media Journal: Turkish Edition, 4(8),
2014.
- [13] Shields, R., “Following the leader? Network models
of “world-class” universities on Twitter”, Higher
Education, 71(2), 253-268, 2016.
- [14] Palmer, S., “Birds of a feather: the geographic
interconnection of Australian universities on
Twitter”, Journal of Applied Research in Higher
Education, 8(1), 88-100, 2016.
- [15] https://smallbiztrends.com/2016/11/social-mediastatistics-2016.html,
Erişim Eylül 2017.
- [16] https://zephoria.com/top-15-valuable-facebookstatistics/,
Erişim Eylül 2017.
- [17] http://www.visualcapitalist.com/happens-internetminute-2017/,
Erişim Eylül 2017.
- [18] Weller, K., Bruns, A., Burgess, J., Mahrt, M., &
Puschmann, C. (2014). Twitter and society (Vol. 89,
p. 447). P. Lang.
- [19] http://twitter4j.org/en/index.html, Erişim Eylül
2017
- [20] Wei, W., Cong, G., Miao, C., Zhu, F., Li, G., "Learning
to find topic experts in Twitter via different
relations", IEEE Transactions on Knowledge and
Data Engineering, 28(7), 1764-1778, 2016.
- [21] Mehrotra, A., Sarreddy, M., Singh, S., (2016,
December). Detection of fake Twitter followers
using graph centrality measures. In Contemporary
Computing and Informatics (IC3I), 2016 2nd
International Conference on (pp. 499-504). IEEE.
- [22] https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/, Erişim
Kasım 2017.
- [23] Agrawal, R., & Srikant, R. (1994, September). Fast
algorithms for mining association rules. In Proc. 20th
int. conf. very large data bases, VLDB (Vol. 1215, pp.
487-499).
- [24] http://ab.org.tr/ab16/sunum/46.pdf/, Erişim Kasım
2017
- [25] Yalçın, A. T. E. Ş., & KarabataK, M., "Nicel Birliktelik
Kuralları İçin Çoklu Minimum Destek Değeri", Fırat
Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(2), 57-
65, 2017.
- [26] https://istatistik.yok.gov.tr/, Erişim Eylül 2017
- [27] Klir, G., & Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic
(Vol. 4). New Jersey: Prentice hall.
- [28] Sıramkaya, E., "Veri Madenciliğinde Bulanık Mantık
Uygulaması", Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri
Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 2005.
- [29] Sungur, O., Korelasyon analizi. SPSS Uygulamalı Çok
Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın Dağıtım,
115-127, 2005.