Zorunlu Uzaktan Eğitim Süreçlerinde X Gönderilerinin Derin Öğrenme Tabanlı Duygu Analizi Ve Zamansal Eğilimleri

Bu çalışma, pandemi ve deprem gibi büyük ölçekli kriz dönemlerinde zorunlu olarak uygulanan uzaktan eğitime ilişkin toplumsal algıyı, sosyal medya platformu X üzerinden paylaşılan gönderiler aracılığıyla incelemektedir. Python tabanlı bir veri işleme hattı oluşturulmuş ve uzaktan eğitime yönelik duygu durumlarının belirlenmesi amacıyla GRU (Gated Recurrent Unit) tabanlı bir derin öğrenme modeli kullanılarak ikili duygu sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Analizler, 2020–2023 yılları arasında farklı kriz dönemlerini temsil eden zaman dilimlerini kapsayacak şekilde yürütülmüş ve kriz türlerine bağlı duygu değişimleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Önerilen yaklaşım, kriz dönemlerine özgü dilsel örüntüleri dikkate alan ön işleme adımlarıyla farklı dönemlere ait veri kümeleri üzerinde tutarlı sınıflandırma performansı sunmaktadır. Bulgular, olumsuz duyguların ağırlıklı olarak teknik altyapı yetersizlikleri, erişim sorunları ve sosyal etkileşim eksikliği ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Zamansal analizler, pandemi sürecindeki zorunlu evde kalma uygulamalarıyla olumsuz duygu yoğunluğu arasında belirgin bir ilişki olduğunu ortaya koymuştur. Sonuçlar, Birleştirilmiş Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT) çerçevesinde değerlendirilmiş ve bu yaklaşımın kriz koşullarında teknoloji kullanımını açıklamada işlevsel olduğu görülmüştür. Çalışma, sosyal medya verileri ve derin öğrenme tabanlı duygu analizinin birlikte kullanımının, kriz dönemlerine ilişkin toplumsal algıların büyük ölçekli ve zamansal olarak izlenmesine olanak tanıyan genellenebilir bir çerçeve sunduğunu ortaya koymaktadır.