SMY209U-SOSYAL MEDYA ARAÇLARI
Ünite 6: Sosyal Medyada Veri Toplama ve Analiz
Giriş
Sosyal medya platformlarından toplanan veriler, birtakım algoritmalardan ya da hazır web temelli hizmetlerden yararlanılarak sosyal medya analitiği çalışmalarıyla incelenebilmektedir. Bu anlamda yapılan çalışmaların ortak paydası, bu veriler aracılığıyla anlamlı bilgilerin ortaya çıkarılması ile ekonomik, politik, sosyal ve eğitsel alanlarda değerler yaratılmasıdır. Dolayısıyla sosyal medyada veri toplama ve analizi için sosyal medya analitiğinin bütün boyutlarıyla ele alınması, hangi tür verilerin sosyal medya platformlarından elde edileceği ve veri kaynakları ile bu veriyi analiz etmede kullanılacak araçlar hakkında bilgi edinilmesi önem taşımaktadır.
Veride Temel Kavramlar
En genel anlamda veri, enformasyonu temsil etmektedir. Temel amacı, mevcut bir süreci iyileştirmek ya da iyiye doğru bir hususu değiştirmektir. Temel düzeyde ele alındığında veri, bilgi için bir depolama birimi olarak değerlendirilebilir. Örneğin bir kullanıcı, sosyal medyadan takip ettiği diğer bir kullanıcının paylaşımını beğenmek için beğen butonuna tıkladığında bu eylemi bir veri üretmekte ve bu veriler, söz konusu bilgiyi depolamaktadır. Analitik araçları ise kullanıcıların taşıdıkları bilgilere erişirken ve bir paylaşımın zaman içinde kaç beğeni aldığını gösteren bir grafiği sunarken, ilgili depolama birimlerinde yer alan verileri kullanmaktadır.
Verinin sosyal medya platformları açısından taşıdığı önem, yine bu platformların karakteristiğinde yatmaktadır. Sosyal medya platformları, veri açısından markalara çok önemli olanaklar sunmaktadır. Markalar, sosyal medya platformları aracılığıyla rakipleri, müşterileri, sağladıkları ürün ve hizmetleri ile çalışanları hakkında büyük miktarlarda veriye hızlıca ulaşıp, bu verileri kaydedebilmektedir. Diğer taraftan, sosyal medya iletişiminin tüketici davranışını doğrudan etkilediği ve özellikle sosyal medyadaki faaliyetlerin tüketici satın alma niyeti ile ağızdan ağıza iletişim niyeti gibi davranışsal niyetler üzerinde pozitif rolü olduğu tespit edilmiş durumdadır. Dolayısıyla markaların mevcut ve potansiyel müşterileriyle ilgili mümkün olduğunca fazla bilgiyi kontrol etmeleri giderek daha fazla önemli hâle gelmektedir. Tüm bunlar ise sosyal medya platformlarında üretilen verilerin takibi ve analizi neticesinde gerçekleşebilmektedir.
Küresel markalar, sosyal medyayı daha çok bir pazarlama aracı olarak kullanmayı tercih ederken daha küçük sayılabilecek yerel markalar, yine yerel topluluklarla bağlantı kurmak amacıyla sosyal medyayı kullanmaktadır. Yerel markalar, küresel markalara kıyasla daha sınırlı kaynakları olduğundan ötürü pazarlamayı genellikle ağızdan ağıza iletişimle gerçekleştirmektedir. Ancak sosyal medya, düşük maliyeti nedeniyle yerel markalar için de çok önemli olabilmektedir. Sosyal medyanın kurumsal performansa sunduğu faydalar arasında daha fazla müşteriye ulaşmak, yeni trendleri izlemek, tüketici ilgi
alanlarını keşfetmek, müşterilerle iletişim kurmak ve rekabeti izlemek sayılabilmektedir. Özellikle bu faydalar, sosyal medyanın stratejik karar verme sürecinde de önemli bir araç olmasına katkı sunmaktadır. Sosyal medyanın belki de kurumsal kararlara sunduğu en önemli avantajı, kullanıcı verilerini ve verilerde yer alan modelleri keşfedebilmesinde yatmaktadır.
Markaların sosyal medya platformlarının sunduğu avantajlardan yararlanabilmeleri için verilerde yer alan modelleri nasıl analiz edebileceklerini öğrenmeleri gerekmektedir. Örneğin etkili bir sosyal medya pazarlamasında kullanıcılar arasında paylaşımların hemen altında yer alan konuşmaların/yorumların sürekli olmak suretiyle izlenmesi önemlidir.
Sosyal medya platformlarında üretilen veriler, geleneksel olarak değerlendirilebilecek veri toplama aracı olan anket vasıtasıyla ulaşılması olanaksız olan kaynaklardan veri toplanmasını mümkün kılmaktadır. Sosyal medya verileri aracılığıyla uygun analizlerin kullanılması neticesinde anlamlı bulguların ortaya çıkarılarak raporlanması, sosyal medya analitiğinin amaçlarından biri olarak yerini almaktadır.
Türlerine Göre Veriler
Sosyal medya platformlarında üretilen veriler ilk bakışta hem çeşitliliği hem de büyüklüğü açısından dikkat çekse de aynı zamanda bu verilerin dinamik bir yapıya sahip olması, sürekli bir şekilde bireyleri ve toplumları yakından anlama olanağı sunmaktadır. Her geçen gün artan veri hacmi ve sosyal medya platformlarının çeşitlenerek çok farklı kullanıcıları bünyesine katması, söz konusu verilerin giderek büyük veri yığınlarına dönüşmesine sebebiyet vermektedir. Hem geçmiş zamanlı hem de gerçek zamanlı beslemeler biçiminde genişleyebilen bu veriler, genellikle yapılandırılmamış veya yarı-yapılandırılmış formatlarda bulunmaktadır. Bu veriler arasında başta kullanıcı yorumlarını içeren metin tabanlı veriler olmak üzere fotoğraf, video ve ses gibi formatlardaki veriler yer alsa da verileri türlerine göre temel olarak yedi gruba ayırmak mümkündür: (1) Demografik veri, (2) Ürün verisi, (3) Psikografik veri, (4) Davranış verisi, (5) Yönelim verisi, (6) Konum verisi, (7) Niyet verisi.
Yapılarına Göre Veriler
Yapılarına göre ele alındığında a) yapılandırılmamış, b) yarı-yapılandırılmış ve c) yapılandırılmış olmak üzere üç tip veriden söz edilebilmektedir.
Yapılandırılmamış veriler, yapılandırılmış verilere kıyasla incelemesi doğrudan yapılamayan verileri ifade etmektedir. Bu tür veriler düzenli olmadığından ve kolayca benzer özellikteki niteliklere göre sıralanamadığından, analizinde de daha fazla işlem gerekmektedir. Yapılandırılmamış veriler, dağınık veriler olarak değerlendirilebilir. Sosyal medyada paylaşılan fotoğraflar, videolar ya da paylaşımlar altına yapılan yorumlar birer yapılandırılmamış veriyi temsil etmektedir.
Yarı-yapılandırılmış veri, tamamen yapılandırılmış olmamakla beraber aynı zamanda tamamen yapılandırılmamış da olmayan bir veri türüdür. Bu veriler, tam anlamıyla bir kategori içerisinde değerlendirilememekte ve kolay bir şekilde sınıflandırılamayan öğeleri içerisinde bulundurabilmektedir. Ancak, analiz edilmesini kolaylaştıran bazı özelliklere sahip, belirli düzeylerde kategori ve sınıflandırma unsurlarını içerebilmektedir. Örneğin bir sosyal medya platformu olarak YouTube’da belirli bir ürünle ilgili yapılan bir arama neticesinde ortaya çıkan sonuçlar yarı-yapılandırılmış veriyi temsil etmektedir. Bu içerikler arama yapılan ürüne ilişkin sonuçlar olsa da uzman kişilerin yaptığı ürün incelemesinden sıradan kullanıcı deneyimlerine ve hatta marka-fenomen işbirliği neticesinde ortaya çıkan sponsorlu içeriklere kadar değişebilmektedir.
Yapılandırılmış veri hem kullanıcılar hem de yazılımlar tarafından kolayca analiz edilebilme ve anlaşılabilme maksadıyla belirli bir şekilde düzenlenen ve biçimlendirilen verileri ifade etmektedir. Bu veriler iyi tanımlanmış bir yapıya sahip, tutarlı bir düzen izleyen, açık bir yapıya uyum sağlayan, bir kişi veya yazılım tarafından kolayca erişilebilen ve kullanılabilen verilerdir. Örneğin YouTube platformunda popüler bir ürün tanıtım içeriğinin altında yapılan yorumların kelime hatalarından arındırılmış bir biçimde tek tek sözcükler haline dönüştürülmesi ve bir anlam ifade etmeyen sözcüklerin çıkarılması sonucunda elde edilen veri, yapılandırılmış veriyi temsil etmektedir. Bu veri kullanılarak metin tabanlı bir analitik tekniği aracılığıyla analiz gerçekleştirilebilir.
Sosyal Medyada Analitiklerin Kullanımı
Sosyal medya analitiğiyle ilgili literatür incelendiğinde kavramın çeşitli biçimlerde ele alındığı dikkat çekmektedir. Öyle ki, bazı araştırmacılar sosyal medya analitiğinin; sosyal medyada üretilen verilerinin toplanması, analiz edilmesi, görselleştirilmesi, özetlenmesi ve sürekli takip edilmesi için kullanılan değerlendirme araçlarıyla ilgili olduğunu belirtmiştir. Öte yandan, sosyal medya analitiğinin mevcut bir sorunu tespit etme ya da söz konusu sorunla ilgili bilgi sahibi olabilme gibi amaçlarla analitiklerin kullanılması olarak tanımlandığı da göze çarpmaktadır.
Sosyal medya analitiği, sosyal medya platformlarından verileri toplamayı, verilerdeki bilgiyi ortaya çıkarmayı, bu bilgiyi anlamayı ve onları anlaşılır bir şekilde sunmayı amaçlamaktadır. Bununla birlikte, sosyal medya platformlarında üretilen veriyi manuel olarak analiz etmek mümkün olsa da bu süreç çok daha maliyetli olabilmektedir. Dolayısıyla ilgili sürecin sosyal medya analitiğinden yararlanılarak otomatikleştirilmesi gerekmektedir.
Marka yöneticilerinin karar verme süreçleriyle ilgili gerek tüketicilerin gerekse rakiplerin verilerini toplama, bunları saklama ve analiz etmede yetkinlik kazanmaları da elzem
bir hâle gelmektedir. Bu bağlamda kullanıcıların ürünler, hizmetler ya da rakipler hakkında ürettikleri içeriklerin veya yorumların markalar tarafından iyi bir şekilde incelenmesi önemlidir.
Analitik Süreci
Sosyal medya platformlarındaki veriler hem çok hızlı hem de çok büyük boyutlarda üretilmektedir. Kullanıcılar ya da kullanıcı türevli aktörler tarafından üretilen bu veriler, yine kullanıcıların ağ büyüklüğü ve diğer kullanıcılara etkisi bağlamında değerlendirilmelidir. Bunun yanı sıra içeriğin yer aldığı sosyal medya platformunun özellikleri de göz önünde bulundurulmalıdır. Söz konusu analitik değerlendirilmesi, (1) analiz yapılmak istenilen verilerin ilgili sosyal medya platformundan toplanması (veri toplama), (2) yapılandırılmamış ya da yarı-yapılandırılmış verilerin araştırmanın amacıyla uyumlu olarak yapılandırılmış verilere dönüştürülmesi (analiz) ve (3) karar verme sürecine katkı sunmak amacıyla sonuçların sunulması (raporlama) olmak üzere üç adımlı bir süreçten oluşmaktadır.
Analitik sürecinde ele alınması gereken bir diğer kavram, doğal dil işlemedir (natural language processing). Doğal dil işleme, insanların diğer insanlarla iletişim kurabilmek ve bilgi aktarabilmek gibi amaçlarla kullandıkları dilin (örneğin Türkçe ve İngilizce) bilgisayarlar tarafından anlaşılabilmesidir. Sosyal medya platformlarında paylaşılan içeriklerde metin tabanlı verilerin varlığı göz önünde tutulduğunda, bunların analiz edilmesinde doğal dil işlemi tekniğinden yararlanıldığı söylenebilmektedir.
Analitik Teknikleri
Sosyal medya analitiğinden yararlanılarak ortaya konulmak istenen çıktının ne olması gerektiği hususu, kullanılacak analitik tekniğinde önemli bir yer teşkil etmektedir. Zira analitik sürecinde benimsenecek yaklaşım da bu çıktıya göre şekillenmektedir. Öyle ki, çıktı olarak istenilen bilginin ne olduğu belirlenirse, hangi tür veri ile hangi tür tekniklerin kullanılacağı da ortaya konulacaktır. Dolayısıyla analitik sonucunda çıktı olarak ne elde edilmek isteniyorsa, bu çıktıya göre verinin kaynağı, verinin analizinde kullanılacak araç ile bu araçta uygulanacak analiz tekniği belirlenmelidir. İstenilen çıktılara bağlı olarak analiz tekniklerini şu şekilde sınıflandırmak mümkündür:
Konu Modelleme: Sosyal medya platformlarında kullanıcıların ilgi alanlarını ve ilgilendikleri önemli konuları belirlemede kullanılan bir tekniktir.
Duygu Analizi ya da Görüş Madenciliği: Kullanıcıların paylaşımlara yaptıkları yorumlar gibi metin tabanlı sağlamış oldukları verileri girdi olarak kullanmakta ve bu metinlerdeki konulara ilişkin duyguların yönünü belirlemeye çalışmaktadır.
Sosyal Ağ Analizi: Özellikle Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformlarında kullanıcılar arasındaki ilişkilerin yapısını, aktörler arasındaki bağlantıları ve
doğrudan gözlemlenemeyen ilişkileri inceleyerek grafiksel yöntemler aracılığıyla bu ilişkileri kolay anlaşılabilir hâle getirmektedir.
Eğilim Analizi: Geçmiş verilerden yola çıkılarak sektör ve piyasa eğilimlerini belirlemeyi ve tüketici davranışını özel parametreler çerçevesinde tahmin etmeyi amaçlamaktadır.
Popülerlik Tahmini: Ürünlerin, hizmetlerin ya da içeriklerin beğeniler, yorumlar veya paylaşımlar açısından incelenerek ne düzeyde revaç gördüğünün tahmin edilmesidir.
Müşteri Bağlılık Analizi: Sosyal medya platformlarında gerçekleştirilen çevrimiçi etkinliklerin hem başarısını hem de etkinliklere katılım gösteren kullanıcıların etkinlikte bahsi geçen ürün, hizmet ya da markayla etkileşimini ölçümlemeyi amaçlayan, elde edilen bulgular ışığında müşterilerle ilişkilerde devamlılık sağlayacak stratejilerin geliştirilmesini hedefleyen bir analizdir.
Görsel Analitik: Sosyal medya platformlarından toplanan çok büyük miktarlardaki verinin analiz edilmesi neticesinde veride yer alan davranış kalıpları, yapıları ve eğilimleri gibi hususların etkileşimli görsel arayüzlerle görselleştirilerek markalara içgörüler sağlanmasıdır.
Analitik Tekniklerinde Odaklanılan Özellikler
Analitik yazılımlarında kullanılan teknikler, analizde kullanılacak olan verilerde birtakım özelliklere odaklanmaktadır. Odaklanılan özellikler açısından ise bu teknikler altı kategoride gruplandırılmaktadır. Bunlar sırasıyla: Sözcüksel Özellikler, Biçimsel Özellikler, Sosyal Özellikler, Duygu Özellikleri, Ürün Özellikleri ve Anlamsal Özellikler’dir.
Sosyal medya analitiğinde duygu özellikleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bunlardan biri, önceki paragraflarda bahsedildiği üzere algıya, beklentilere ve kullanıcıların bir konu hakkında ne kadar olumlu, nötr ya da olumsuz hissettiğine odaklanan duygu analizidir. Duygu analizi, makine öğrenmesini kullanarak belirli sözcüklerin veya ifadelerin arkasındaki duyguları tespit etmek için polarite sözlüklerinden veya elle kodlanmış sözlüklerden yararlanmaktadır. Örneğin bir paylaşımın altına yapılan kullanıcı yorumlarının genel olarak olumlu mu, nötr mü yoksa olumsuz mu olduğu, sözlükte sisteme tanımlanmış sözcüklerin kullanım sayısına göre belirlenebilmektedir.
Sosyal Medyada Yararlanılan Analitik Araçları
Bu başlık altında ise web temelli hizmetlerden olan Meta Analitiği (Facebook ve Instagram), Twitter Analitiği (Twitter) ve YouTube Analitiği (YouTube) ile diğer web temelli analitik hizmetleri (BoomSocial) ele alınmıştır.
Meta Analitiği
Facebook markası, kendi platformunda üretilen verilerin Facebook Business Suite aracı ile analiz edilmesini ve bu analize ilişkin sonuçların raporlanmasını mümkün kılmıştır. Ancak marka, 2021 yılında adını Meta olarak değiştirmiş ve Facebook Business Suite aracını ise Meta
Business Suite biçiminde güncellemiştir. Meta Business Suite, markaların ve içerik üreticilerinin Facebook ile Instagram’daki tüm bağlı hesaplarını tek bir çatıdan yönetmelerine imkân vermektedir. Bununla birlikte, çevrimiçi bir şekilde bu platformlardaki hesaplarını ücretsiz olarak yönetmelerini kolaylaştıran birtakım araçları da sunmaktadır. Böylelikle markalar ve içerik üreticileri tek bir çatı altında hesaplarını yönetirlerken daha fazla kullanıcıya erişerek gelişmeleri takip edebilmektedir.
Twitter Analitiği
Twitter Analitiği ile Twitter profilinin yönetilmesi, profilin etkisinin ölçümlenmesi ve daha yüksek etki oluşturulması mümkün olmaktadır. Twitter bu platformu, “tweet etkinliği kontrol paneli” olarak adlandırmıştır. Söz konusu panelde Twitter hesabından yapılan tweet etkinliği, takipçilerin demografik profilleri ve Twitter kartlarının performansı görüntülenebilmektedir. Tweet etkinliği kontrol paneline giriş yapıldığında ilk olarak Twitter hesabına ilişkin geriye dönük 28 günlük performans özeti çıkmaktadır. Burada atılan tweet sayısı, kazanılmış tweet izlenimleri, diğer kullanıcıların profil ziyaretleri ile takipçi sayısı gerek sayısal gerekse görsel biçimde önceki dönemle mukayese edilerek yer almaktadır. Öte yandan, izlenim sayısı açısından en iyi tweeti, medya unsuru barındıran en iyi tweet ve en iyi takipçiler de görülebilmektedir. Söz konusu üç veriye hem aylık olarak hem de üç aylık olarak performans özetleriyle birlikte ulaşılabilmektedir.
YouTube Analitiği
YouTube Analitiği, kullanıcıların izleme tercihlerinden hareketle YouTube videolarına ilişkin çeşitli raporların görüntülenmesine olanak tanımaktadır. Böylelikle video ve kanal performansına ilişkin detaylara ulaşılabilmektedir. İçerik üreticilerinin takipçileri tarafından nasıl izlendiği ve içerikleri takipçilerin nasıl bulduğu gibi hususlar da YouTube Analitiği platformundan incelenmektedir. Platformda temel olarak kullanıcıların videolarla ilgili analizleri görüntüleyebileceği genel bakış, içerik, kitle, gelir ve araştırma olmak üzere beş sekme bulunmaktadır.
Diğer Web Temelli Analitik Hizmetleri
Önceki başlıklarda ele alınan analitik hizmetlerinin yanı sıra doğrudan sosyal medya profiline yönelik kullanıcı adının giriş yapılması sonucunda kullanıcı adına bağlı sosyal medya hesaplarının analitik bilgilerini inceleyen Social Blade ve BoomSocial gibi diğer web temelli analitik hizmetleri de bulunmaktadır. Ancak kitabınızın bu ünitesinde, benzer çalışma ilkelerine sahip olduğundan dolayı yalnızca BoomSocial ile ilgili bilgilere yer verilmiştir.
BoomSocial, markaların ve içerik üreticilerin çevrimiçi içerik üretme ve paylaşma stratejilerini geliştirmelerini ya da iyileştirmelerini sağlayacak içgörüler sunan, web temelli sosyal medya ölçümleme, raporlama ve analiz hizmetidir. Kullanıcılar BoomSocial’ı kullanarak sosyal medya platformlarındaki performanslarını gözlemleyebilmekte, takipçi ya da abone artış hızlarını inceleyebilmekte, diğer
kullanıcılarla etkileşimlerini analiz ederek içerik stratejilerini düzenleyebilmektedir. Öyle ki, markalar ve içerik üreticileri diğer hesapların paylaşımlarını takip edebilmekte, faaliyetlerin bir analizini yapabilmekte, marka performanslarına ilişkin analitik raporlarına ulaşabilmekte, farklı sektörlerdeki markaların performanslarını gözlemleyebilmekte, verileri anlaşılır çizelgeler ile grafiklerle görselleştirebilmekte ve markaların paylaşmış olduğu içeriklerin etkileşim istatistiklerine göz atabilmektedir. BoomSocial temelde ücretsiz bir hizmet olsa da markalarla ve etkileşimlerle ilgili özel raporlara belirli bir ücret karşılığında ulaşılabilmektedir. Bununla birlikte, temel metriklerin yer aldığı raporlara ücretsiz bir şekilde erişilebilmektedir.