Sosyal Dinlemede Dil Modellemesi: Türkçe Doğal Dil İşleme ile Doğru Sentiment Ölçümü
Türkçe sosyal medya içeriklerinin doğru analiz edilmesi, İngilizce merkezli dil modellerinin yetersiz kaldığı en kritik alanlardan biridir.
Türkçenin eklemeli yapısı, gündelik argot (argo/yerel söylem), ironi ve kinaye gibi kültürel kullanım biçimleri; klasik sentiment analiz araçlarında %30’a varan ölçüm hatalarına yol açabiliyor.
B10 Digital’in SocialShield platformu, Türkçe dil modelleri için özel olarak optimize edilen sentiment & context motoru sayesinde bu hataları minimize eder ve çok katmanlı duygu analizi sağlar.
Bu yazı, Türkçe sosyal medya analizinde doğru sentiment ölçümünün neden zor olduğunu ve modern NLP modellerinin bu sorunları nasıl çözdüğünü detaylı biçimde ele almaktadır.
1. Türkçe Sentiment Analizinin Zorlukları
Türkçe dijital medya verisi; sözdizimi, ek yapısı, kültürel göndermeler ve mecaz kullanımı nedeniyle diğer dillere kıyasla çok daha kompleks bir analiz alanı sunar. Sorunun kaynağı dört ana kategoride toplanır:
- Eklemeli yapı: Tek bir kelimeden onlarca duygu nüansı türeyebilir (“gelmeyecektin de niye geldin ki…”).
- Argot & gündelik dil: Bölgesel söylemler, internete özel jargon, kısaltmalar.
- İroni & kinaye: Sentiment’in ters yönde ifade edilmesi (“harika bir hizmet, 3 saat bekledim”).
- Çoklu duyguların aynı cümlede yer alması: Hem memnuniyet hem şikayet aynı metinde bulunabilir.
2. Argot ve Çevrimiçi Jargonun NLP Üzerindeki Etkisi
Sosyal medyada kullanılan dil, standart Türkçeden çok daha farklıdır. Argot (argo + özel jargon), özellikle genç kullanıcı kitlesinde sürekli değişen ve sınıflandırılması zor bir söz varlığı oluşturur.
Türkçe argot tespitinin teknik zorlukları:
- Kelime köklerinin bilinçli olarak bozulması (“kötüüü”, “bayıldımms”),
- Sarkastik kısaltmalar (“iyi madem :)”),
- Ses taklidi ve duygu güçlendirmeleri (“ufff”, “şööle bi…”, “aşşırı”) ,
- Yeni türetilen sosyal medya kalıpları (“efsane ötesi”, “çıldırttı yine”).
B10 Digital’in SocialShield modeli, geniş ölçekli Türkçe sosyal medya korpuslarıyla eğitilerek argot’un duygu skorunu doğru bağlama oturtur.
3. İroni Tespiti: Türkçe NLP’nin En Kritik Problemi
İroni ve kinaye, Türkçe kullanıcı davranışında en sık kullanılan şikayet yöntemidir. Sentiment analizinde en büyük bozulma noktası da burasıdır.
İroniyi tespit etmek neden zordur?
- Olumlu kelime dizisi → olumsuz bağlam (“mükemmel hizmetiniz için teşekkürler, 5 saat sürdü”).
- Emojilerle duygu yönünün ters çevrilmesi.
- Yan cümlelerde memnuniyetsizlik gizlenmesi.
- Alaycı yoğunluk (“efsane beklettiniz yine bravo”).
Modern modeller, ironi tespiti için bağlam analizini (context window), kelime–duygu polaritesi kaymasını ve yakın-semantiği birlikte değerlendirir.
4. Kinaye (Satire) Tespiti: Yalnızca Kelimelere Değil Niyete Bakmak
Kinaye, doğrudan ifade edilmeyen memnuniyetsizliğin mecazla aktarılmasıdır ve Türkçe dijital söylemde oldukça yaygındır.
Kinaye tespitinde kullanılan NLP teknikleri:
- Contextual embedding: Kelimelerin anlamını metnin tamamındaki bağlama göre çözümleme.
- Polarity-flip modelleri: Cümledeki duygu yönünün tersine döndüğünü algılama.
- Discourse-level sentiment: Cümleler arası duygu ilişkisini inceleme.
Bu sayede “süpersiniz ya gerçekten…” gibi üstü örtülü negatif mesajlar doğru sınıflandırılabilir.
5. SocialShield’de Kullanılan Türkçe Sentiment Mimarisi
B10 Digital’in Türkçe sentiment analiz yaklaşımı üç katmanlı bir model üzerine kuruludur:
A) Base NLP Model (Dil Temeli)
- BERT, RoBERTa ve ELECTRA’nın Türkçeye uyarlanmış versiyonları
- 12M+ sosyal medya örneğiyle fine-tuning
- Ek analizi + kök çözümleyici ile daha doğru kelime ayrıştırma
B) Context-Layer (Bağlam Katmanı)
- İroni, kinaye ve argot özel etiketli veri setleri
- Polarite kaymasını tespit eden sentiment-flip algoritmaları
- Emoji & GIF sentiment haritalama
C) Decision Layer (Risk Skorlama)
- “Düşük–orta–yüksek” duygu kırılmaları
- Kriz anında sentiment hız metriği
- Kitle kalıplarına göre duygu yoğunluğu üretimi
6. Markalar İçin Doğru Sentiment Ölçümünün Stratejik Önemi
Türkçe sentiment analizi yalnızca bir “duygu sınıflandırma” fonksiyonu değildir. Kriz yönetimi, kampanya optimizasyonu ve dijital itibar analitiği için kritik bir karar destek sistemidir.
- Kriz erken uyarı sistemi: Negatif sentiment spike’ları erken tespit edilir.
- Kampanya performans analizi: Reklam ve içerik sentiment’leri hızlı okunur.
- Müşteri deneyimi optimizasyonu: Kullanıcı beklentileri daha doğru yorumlanır.
- Toplumsal hassasiyet tespiti: Gündem konularına duyarlılık analiz edilir.
