Bir Halkla İlişkiler Aracı olarak Twitter: Dünya Sağlık Örgütü Paylaşımlarının İçerik Analizi ve Metin Madenciliği ile İncelenmesi

Yıl 2022, Cilt: 20 Sayı: 4, 125 - 146, 28.12.2022

Beris Artan Özoran

https://doi.org/10.18026/cbayarsos.1083191

Cited By: 1

Öz

Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) Covid19 döneminde salgın yönetimi konusunda referans kurumların başında gelmektedir. Sağlık konusunda önemli bir otorite olan DSÖ’nün sosyal medya hesapları pandemide uluslararası kamuoyuyla iletişim kurmak için önemli bir halkla ilişkiler aracıdır. Bu araştırma çerçevesinde DSÖ’nün Twitter hesabından 2022 yılının Ocak ayında gerçekleştirilen paylaşımlar incelenmiştir. Amaç DSÖ’nün hangi kategorilerde paylaşımlar gerçekleştirdiği, kategorilere göre etkileşim oranı ve paylaşımların kategorilere göre duygu durumlarını ortaya çıkarmaktır. Bu amaçla araştırmada karma yöntem kullanılmıştır. Öncelikle içerik analizi ile kategoriler oluşturulmuş daha sonra bu paylaşımların kategorilere göre beğeni ve reweet oranları bulunmuştur. İkinci olarak metin madenciliği yöntemiyle iki aşamalı olarak paylaşımların duygu analizi yapılmıştır. Araştırma sonucunda en çok Covid19 konusunda paylaşım gerçekleştirildiği ve en çok etkileşim alan paylaşımların da bu kategoride yer aldığı bulunmuştur. Kriz durumuyla ilişkisiz fon ihtiyacı, DSÖ misyonu gibi kategorilerin etkileşim düzeyi ise oldukça düşüktür. Aynı zamanda kategorilerin farklı duygu ve duygu durum sınıfında olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Halkla İlişkiler, Twitter, Dünya Sağlık Örgütü, Metin Madenciliği

Twitter as a Public Relations Tool: Examining World Health Organization Tweets with Content Analysis and Text Mining

Öz

World Health Organization (WHO) is one of the reference institutions for pandemic management in the Covid19. Social media accounts of WHO are important public relations tools to communicate with the international public during the pandemic. In this research, the shares of WHO's Twitter account in January 2022 were examined. The aim is to reveal the categories of WHO Twitter shares, the interaction rate and the sentiment analysis of the posts. For this purpose, a mixed method was used in the research. First of all, categories were created by content analysis, and then the likes and retweets of these posts were found according to the categories. Secondly, sentiment analysis of the shares was carried out in two stages with the text mining method. As a result, it was found that the most sharing was made about Covid19 and the shares that received the most interaction were also included in this category. The level of interaction of categories such as the need for funds or WHO mission which are unrelated to the crisis situation is quite low. At the same time, it was seen that the categories were in different emotions and profile moods of states.

Anahtar Kelimeler

Twitter

Kaynakça

• Açık, D. (2020, 14 Mayıs). Kovid-19 döneminde bireylerin cep telefonlarıyla geçirdikleri süre büyük oranda arttı. https://www.aa.com.tr/tr/yasam/kovid-19-doneminde-bireylerin-cep-telefonlariyla-gecirdikleri-sure-buyuk-oranda-artti/1840489
• Akdenizli, B. (2012). Gazete haberciliğinde içerik çözümleme yöntem ve tekniği: sunum ve temsil üzerine bir uygulama ve değerlendirme. Güllüoğlu, Ö. (Ed.). İletişim bilimlerinde araştırma yöntemleri: yazılı metin çözümleme içinde (ss. 133-162). Ankara: Ütopya.
• Akbarisanto, R., Danar, W., & Purwarianti, A. (2016, May). Analyzing bandung public mood using twitter data. In 2016 4th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) (ss. 1-6).
• Alhassan, F. M., & AlDossary, S. A. (2021). The Saudi Ministry of Health’s Twitter Communication Strategies and Public Engagement During the COVID-19 Pandemic: Content Analysis Study. JMIR public health and surveillance, 7(7).
• Allagui, I. & Breslow, H. (2016). Social media for public relations: Lessons from four effective cases. Public Relations Review, 42 (1), 20-30. DOI: 10.1016/j.pubrev.2015.12.001
• Alvarez-Risco, A., Mejia, C. R., Delgado-Zegarra, J., Del-Aguila-Arcentales, S., Arce-Esquivel, A. A., Valladares-Garrido, M. J., ... & Yáñez, J. A. (2020). The Peru approach against the COVID-19 infodemic: insights and strategies. The American journal of tropical medicine and hygiene, 103(2), 583-586. DOI: 10.4269/ajtmh.20-0536
• Ata, F. K. (2021). Kovid-19 Pandemisi: Uluslararası Hukuk Açısından Dünya Sağlık Örgütü’ne İlişkin Bir Değerlendirme. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 76(1), 1-35. DOI: 10.33630/ausbf.856704
• Başkaya, F., & Aydin, İ. (2017, Eylül). Haber metinlerinin farkli metin madenciliği yöntemleriyle sınıflandırılması. 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP) (pp. 1-5). IEEE.
• Bilgiç, A., & Akyüz, S. S. (2020). Türkiye’de Covid-19 pandemisi döneminde Sağlık Bakanı Fahrettin Koca’nın sosyal medya kullanımı: Twitter paylaşımları içerik analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19(COVID-19 Special Issue), 230-243.
• Bollen, J., Mao, H., & Pepe, A. (2011). Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena. In Proceedings of the international AAAI conference on web and social media (Vol. 5, No. 1, pp. 450-453).
• Buzgan, T. & Güner, Ö. (2020). Dünya Sağlık Örgütü’nün pandemilerdeki etkinliği ve post-pandemik dönemdeki geleceği. M. Şeker, A. Özer & C. Korkut (Ed.), Küresel salgının anatomisi içinde (s.133-148). Ankara: Türkiye Bilimler Akademisi
• Coombs, W. T. & Holladay, J. S. (2008). Comparing apology to equivalent crisis response strategies: Clarifying apology's role and value in crisis communication. Public relations review, 34(3), 252−257. DOI: 10.1016/j.pubrev.2008.04.001
• Çerçi, Ü. Ö., Canöz, N., & Canöz, K. (2020). Covid-19 krizi döneminde bilgilenme aracı olarak sosyal medya kullanımı. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (44), 184-198.
• Digital 2022: Another year of bumper growth. (2022, 02 Şubat). Erişim adresi https://wearesocial.com/uk/blog/2022/01/digital-2022-another-year-of-bumper-growth-2/
• Dünya Sağlık Örgütü Çin’de Ortaya Çıkan Yeni Tip Koronavirüs Salgınıyla İlgili Uluslararası Halk Sağlığı Acil Durumu İlan Edildiğini Duyurdu. (2020, 30 Ocak). Erişim adresi https://www.seyahatsagligi.gov.tr/Site/HaberDetayi/2222
• Dünya Sağlık Örgütü ve Türkiye ile İlişkileri. (2000). Ankara: Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı Dış İlişkiler Dairesi Başkanlığı.
• Dünya Sağlık Teşkilatı. (2022, 21 Şubat). Erişim adresi https://www.mfa.gov.tr/who.tr.mfa
• Eysenbach, G. (2020). How to fight an infodemic: the four pillars of infodemic management. Journal of medical Internet research, 22(6). DOI: 10.2196/21820
• Gölbaşı, S. D. & Metintaş, S. (2020). Covid-19 pandemisi ve infodemi. ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi, 5, 126-137.
• Haggarty, L. (1996). What is content analysis?. Medical Teacher, 18(2), 99-101. DOI: 10.3109/01421599609034141
• Haman, M. (2020). The use of Twitter by state leaders and its impact on the public during the COVID-19 pandemic. Heliyon, 6(11). DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e05540
• Jamison, A. M., Broniatowski, D. A., Dredze, M., Sangraula, A., Smith, M. C., & Quinn, S. C. (2020). Not just conspiracy theories: Vaccine opponents and proponents add to the COVID-19 ‘infodemic’on Twitter. Harvard Kennedy School Misinformation Review, 1. DOI: 10.37016/mr-2020-38
• Jones, R. (2002). Challenges to the notion of publics in public relations: Implications of the risk society for the discipline. Public Relations Review, 28(1), 49-62. DOI: 10.1016/S0363-8111(02)00110-8
• Kalçık, T., & Bayraktar, Ü. A. (2020). COVID-19 salgınının yönetilmesinde sosyal medya kullanımı: Sağlık Bakanı Fahrettin Koca’nın resmi Twitter hesabı üzerine bir analiz. Electronic Turkish Studies, 15(6), 583-602.
• Kaur, M., Verma, R., & Otoo, F. N. K. (2021). Emotions in leader’s crisis communication: Twitter sentiment analysis during COVID-19 outbreak. Journal of Human Behavior in the Social Environment, 31(1-4), 362-372. DOI: 10.1080/10911359.2020.1829239
• Koronavirüs Sosyal Medyaya Nasıl Yansıdı?. (2020, 11 Mart). Erişim adresi https://www.thebrandage.com/koronavirus-sosyal-medyaya-nasil-yansidi-10410
• McNair, D., Lorr, M. & Doppleman, L. (1971). POMS Manual for the Profile of Mood States. San Diego, CA: Educational and Industrial Testing Service.
• Mengu, S., Mengu, M., & Gunay, K. (2021). Value-based communication during COVID-19 pandemic: a study on the twitter messages of Turkish Ministry of Health. Athens Journal of Mass Media and Communications, 7(1), 23-44. DOI: 10.30958/ajmmc.7-1-2
• Munich Security Conference. (2020, 15 Şubat). Erişim adresi https://www.who.int/director-general/speeches/detail/munich-security-conference
• Nofer, M., & Hinz, O. (2015). Using twitter to predict the stock market. Business & Information Systems Engineering, 57(4), 229-242.
• Okan, O., Bollweg, T. M., Berens, E. M., Hurrelmann, K., Bauer, U., & Schaeffer, D. (2020). Coronavirus-related health literacy: A cross-sectional study in adults during the COVID-19 infodemic in Germany. International Journal of Environmental Research and public health, 17(15), 5503. DOI: doi:10.3390/ijerph17155503
• Reynolds, B., Deitch, S., & Schieber, R. A. (2007). Crisis and emergency risk communication pandemic influenza. http://www.bt.cdc.gov/cerc/pdf/CERC-PandemicFlu-OCT07.pdf
• Rufai, S. R., & Bunce, C. (2020). World leaders’ usage of Twitter in response to the COVID-19 pandemic: a content analysis. Journal of public health, 42(3), 510-516. DOI: 10.1093/pubmed/fdaa049
• Rowan, K. (1991). Goals, Obstacles, and Strategies in Risk Communication: A problem-solving Approach to Improving Communication About Risks. Journal of Applied Communication Research, 19(4), 300–329. DOI: doi.org/10.1080/00909889109365311
• Saliou, P. (1994). Crisis communication in the event of a flu pandemic" European Journal of Epidemiology, 10(4), 515-517. Timeline: WHO’s Covid-19 Response. (2022, Mart). Erişim adresi https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/interactive-timeline#event-29
• Vaishnav, D., & Rao, B. R. (2018, November). Comparison of machine learning algorithms and fruit classification using orange data mining tool. In 2018 3rd International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT) (pp. 603-607). IEEE.
• WHO Director-General’s opening remarks at the media breifing on Covid-19 (2020, 11 Mart). Erişim adresi https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020
• Yang, K. C., Pierri, F., Hui, P. M., Axelrod, D., Torres-Lugo, C., Bryden, J., & Menczer, F. (2021). The COVID-19 infodemic: twitter versus facebook. Big Data & Society, 8(1), DOI: 20539517211013861.
• Yücel, H. (2020). Dünya Sağlık Örgütü’nün koronavirüs yönetimi. İstanbul: Seta.