Yaşarken anlaşılmak isteyen Oğuz Atay’ın sancılarını düşünüyorum. Kelimelerin bazı anlamlara gelmediğini artık herkes biliyor. İletişimin anlaşılmak için yeterli olamayacağını görebiliyor, hepimiz derinlerimizdeki hislerin anlaşılmasını bekliyoruz. 


Herkes tarafından anlaşılsaydık insan ilişkilerindeki bağların farklılaşması mümkün olmazdı diye düşünüyorum, şiirlere konu olan büyülü hisler de pek mümkün olmazdı. Bizi yoğuran, bizi insan yapan da ömür boyu bu arzuyla, bazen hüzün bazen sevinçle verdiğimiz mücadele değil mi?


21. yüzyılda, teknoloji bu kadar ilerlemişken ve takip etmesi bile zorlaşmışken ‘insan’ kavramından biraz uzaklaşmayı deneyelim. ‘Yapay zeka’ bu kadar her yerdeyken, bence ‘yeni normal’ diye tanımlanan dünya düzeninin demirbaşlarından biriyken ve veriler paradan daha kıymetli bir şey haline gelmişken…


Makine Öğrenmesi terimi ile falları boşa çıkaran üç vakitli, uzun vadeli tahminlemeler; gidilecek kestirme yolları düşünmeyi akla getirmeyecek rota optimizasyonları; gelir durumumuz değil beğenilerimiz üzerinden oluşturulan sınıflandırma çalışmaları, yöneticilerin huzursuzluğunu azaltıp karını arttıracak, kararlarına destek olacak sistemler… Derken, bir de duygularımızı analiz etme işine el atıldı. 


Anlatabildiğimiz kadarıyla ne yapılabilir? Bir bakalım…

 

‘Duygu analizi’ olarak Türkçeleştirilen ‘Sentiment Analysis’ kavramı, metinlerdeki duygunun tespitine odaklı bir alandır. Duyguların olumlu, olumsuz, nötr veya daha kapsamlı bir şekilde sınıflandırılması ve anlaşılabilmesiyle ilgilenir. Duygu analizi alanında oldukça fazla akademik çalışma bulunmaktadır. Bu akademik çalışmaların yanında, günümüzde gelişen teknoloji ile yapay zeka destekli ürünlerde de kelimeler arasındaki ilişkileri ve metinleri anlamlandırmaya yönelik çalışmalar yürütülmektedir. 


Duygu analizi konusunda öne çıkanlar, sosyal medya üzerinden toplanan metinlerden belirli konular hakkında genel yargının çıkarılması, toplumun ilgili konu hakkındaki duygularının ve görüşlerinin analiz edilmesi, şirketlerin müşteri geribildirim metinleri üzerinden müşteri görüşlerini yapay zeka desteğiyle tespit ederek aksiyon alabilmesi, müşteri sadakatinin veya müşteri terkinin tahminine yönelik Churn Analizi gibi çalışmalardır. 


Müşterilerin yorumlarını tek tek okumak pek mümkün olamayacağı için metinler üzerinde duygu analizi ile hangi müşterilerin çok memnuniyetsizlikten, hangi müşterilerin ekstra beğeniden bahsettiğinin algılanması mümkün. Bu doğrultuda sınıflandırmalar ile müşterilere yapılacak geribildirimlerin otomatik olarak belirlenmesi ve mevcut müşteriyi korurken, memnuniyetsiz müşteriyi de geri kazanmak… Ya da şirketteki personelin metinleri, iletişim süreci üzerinden sadakatini, motivasyon seviyesini, hatta istifa etmeye yakınlığını tahmin etmek mümkün. Bunlar tabii ki %100 kesin sonuçlar veremez çünkü işin içerisinde hala insanlar var. Herkesin gelgitleri olabiliyor, her şey gösterdiğimiz gibi olmayabiliyor. Ancak doğru tahminlerde faydası yadsınamaz düzeyde. 


Anlaşılmak, hızlı reaksiyon almak, hatta birçoğumuzun ilgi odağı olmak istediği çağımızda makinelerin devreye girmesiyle çözümler getirilebiliyor. Farklı dillerde bu alanda ürünler piyasaya sürülmüş olsa da Türkçe’de doğal dil işleme (NLP) ve doğal dil anlama (NLU) gibi alanlarda çalışmalar kısıtlı olduğundan bu alanda Ar-Ge çalışmaları yürütülmekte. 


Özetle, anlattıklarımızın, anlatmaya çalıştıklarımızın yabana atılmadığı, bir şekilde görünür olduğumuz, anlaşıldığımız, özel hissetmesek de beklediğimiz aksiyonları görebileceğimiz, internete bağlanan herkesi etkileyen bir teknolojiden bahsetmek istedim. Söz konusu teknoloji çok yeni olduğundan ve bu alanda ürünler yeni yeni kullanıma başlandığından henüz ticari amaçlarla kurumsal firmalar tarafından kullanılıyor olsa da ileride sosyoloji/psikoloji alanındaki çalışmalara da büyük faydalar sağlayacağına kesin gözüyle bakıyorum. 


İnsancıl bir anlayıştan ziyade görünür olmak ve bir reaksiyon görmekle yetinmek durumunda kaldığımız yeni dünya düzeninde, yoldaşımız yapay zeka iken anlatabildiklerimizle birileri bir şeyler yapabilir. Oğuz Atay bu günleri görmediği için mutlu olabilir.


İlgilisine, ilgimi çeken çalışmalardan bazıları:

Sentiment Analysis of Twitter Data, 2011 (A. Agarwal, B. Xie, I. Vovsha, O. Rambow, R. Passonneau)

Affective Computing and Sentiment Analysis, 2016 (E.Cambria)

Sentiment Analysis in Tourism: Capitalizing on Big Data, 2017 (A. Alaei, S. Becken, B. Stantic)


Yazar: Sena Türkmen