Treffer: Akdeniz Üniversitesi X Platformu Üzerinden Kurumsal İtibarın Metin Madenciliği ile İncelenmesi.

With the rapid development of the Internet and social media, individuals and organizations have become more inclined to interact with online platforms to learn about products and services, make comments, make suggestions and complaints. This has a direct impact on the online perception and reputation of organizations. Especially in the competitive business world, organizations are faced with the necessity of using social media as a strategic tool to survive and communicate effectively with their stakeholders. The use of social media as an effective tool in corporate reputation management plays a critical role for organizations to strategically manage and strengthen their online presence. In this study, the posts of Akdeniz University, one of Türkiye well-established educational institutions, on the X platform were analyzed in detail using text mining techniques. In the analysis process, Python programming language and WordNet library were used to identify the main themes in social media posts, and Seaborn library was used to visualize the data. The aim of the study is to evaluate the social media strategy of the related university in terms of corporate reputation management, and to examine how these platforms have an impact on reputation management. The findings reveal the effectiveness of the university's social media strategies in reputation management, and provide important implications on how the conscious management of social media can strengthen the online reputation of organizations. As a result, proper and strategic management of social media platforms helps organizations to establish a strong bond with their stakeholders and sustainably enhance their reputation in the digital world. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

İnternetin ve sosyal medyanın hızla gelişmesiyle birlikte bireyler ve kurumlar, çevrimiçi platformlar aracılığıyla ürün ve hizmetler hakkında bilgi edinmek, yorum yapmak, öneri ve şikayetlerini iletmek gibi etkileşimlerde bulunmaya daha yatkın hale gelmiştir. Bu durum, kurumların çevrimiçi algısı ve itibarı üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Özellikle rekabetçi iş dünyasında, kurumlar sosyal medyayı stratejik bir araç olarak kullanarak varlıklarını sürdürebilmek ve paydaşlarıyla etkili bir şekilde iletişim kurabilmek için bu platformlardan yararlanma gerekliliğiyle karşı karşıya kalmıştır. Sosyal medyanın, kurumsal itibar yönetiminde etkin bir araç olarak kullanımı, örgütlerin çe vrimiçi varlıklarını stratejik olarak yönetmeleri ve güçlendirmeleri açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin köklü eğitim kurumlarından biri olan Akdeniz Üniversitesi'nin X platformu üzerinden paylaştığı gönderiler, metin madenciliği teknikleriyle detaylı bir şekilde incelenmiştir. Analiz sürecinde Python programlama dili ve WordNet kütüphanesi kullanılarak, sosyal medya paylaşımlarındaki ana temalar belirlenmiş ve Seaborn kütüphanesi ile verilerin görselleştirilmesi sağlanmıştır. Çalışmanın amacı, üniversitenin sosyal medya stratejisini kurumsal itibar yönetimi açısından değerlendirerek, bu platformların itibar yönetiminde nasıl bir etkiye sahip olduğunu incelemektir. Elde edilen bulgular, üniversitenin sosyal medya stratejilerinin itibar yönetimindeki etkinliğini ortaya koymakta ve sosyal medyanın bilinçli bir şekilde yönetilmesinin kurumların çevrimiçi itibarlarını nasıl güçlendirebileceğine dair önemli çıkarımlar sunmaktadır. Sonuç olarak, sosyal medya platformlarının doğru ve stratejik yönetimi, kurumların paydaşlarıyla güçlü bir bağ kurmasına ve dijital dünyadaki itibarlarını sürdürülebilir şekilde artırmalarına katkı sağlamaktadır. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of Akdeniz University Faculty of Communication / Akdeniz Iletişim is the property of Akdeniz University, Faculty of Communication and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)