Dersin Amacı: |
İletişim ve pazarlama alanında özellikle hedef kitle-iletişim dili ve stratejisi belirlemede önemli yeri olan veri madenciliği, içerik yoğunluğunun olumlu-olumsuz olarak ne söylediğini ve genellikle nelerden bahsettiğini de anlatır. Bununla birlikte markaların içgörü üretme, ürün geliştirme, risk-kriz yönetme aşamalarında da önemli derecede etkilidir.
Dersin amacı, yeni Medya sektöründe yer almayı hedefleyen öğrencilerin, sosyal medyayı etkili yönetmeleri ve içerik analizi yaparak tüketici ile sosyal medya üzerinde doğru iletişim kurmalarını sağlayabilmektir.
|
Dersin İçeriği: |
Data inceleme, veri kategorizasyonu ve veri anlamlandırma, sosyal medya takibi, monitoring, sosyal dinleme (social listening), veri madenciliği, insight üretme, ürün geliştirme, risk-kriz yönetme, raporlama. |
Hafta |
Konu |
Ön Hazırlık |
1) |
Dijital iletişim sektörüne yönelik bilgi aktarımı. Veri madenciliği nedir, nerelerde kullanılır?
|
None |
2) |
Sınıf içi uygulama ile focus grup incelemesi. Veri madenciliğinde KVKK kuralları. |
none |
3) |
Sınıf içi uygulama ile sosyal medyada grup incelemesi ve sonuçların değerlendirilmesi.
Yeni medyada veri madenciliği araştırma örnekleri.
|
none |
4) |
Sınıf içi uygulama ile kişisel ve kurumsal profil incelemesi. |
none |
5) |
Marka dili ve marka stratejisi. Yeni medyada veri madenciliği ile dil ve stratejinin analizi ve belirlenmesi. |
none |
6) |
Marka dili ve marka stratejisi üzerine öğrenci incelemeleri ve sunumları. |
none |
7) |
Vize Sınavı. |
.. |
8) |
Sosyal medyada risk ve kriz yönetimi.
Sosyal medya tarihindeki önemli kriz örnekleri ve kriz iletişiminde veri madenciliğinin rolü. |
none |
10) |
Doğru ve etkili insight için veri madenciliğinin önemi. Veri madenciliği ile ulaşılan insight örnekleri. |
none |
11) |
Veri madenciliği ile gündem maddesi inceleme ve insight yakalama. Yakalanan insightların sunumu. |
none |
12) |
Responding yönetimi nedir, nasıl yapılır? Kuralları nelerdir? Yeni medyada hesaplar için neden önemlidir? |
none |
13) |
Veri Madenciliğinde kodlama sistemi. Kurulan sistem ile örnek kodlama. |
none |
14) |
Veri kodlama tool’u Somera’nın nasıl kullanılır? Özellikleri nelerdir? Yeni medyada veri madenciliği ile yapılan araştırma örnekleri. |
https://www.somera.com.tr/ |
15) |
Final Sınavı |
.. |
|
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi |
Katkı Payı |
1) |
Edindiği kuramsal bilgilerle toplumsal olayları yorumlayabilme yetisi ve eleştirel bakış kazanır. |
|
2) |
Disiplinler arası çalışma yapabilmek için diğer disiplinlere ilişkin bilgi sahibi olur ve yaşam boyu öğrenmeye açık olur. |
5 |
3) |
Alanda araştırma yürütülürken verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliğine sahip olur. |
|
4) |
En az bir yabancı dili iyi düzeyde, bir yabancı dili ise giriş düzeyinde bilerek mezun olur. |
|
5) |
İyi bir gözlem kabiliyeti olan ve empati kurabilen bir mesleki duruş kazanır. |
|
6) |
Sosyal bilim alanında yerel, ulusal ve uluslararası verileri toplama ve araştırma yapma becerisi kazanır. |
|
7) |
Uzman ya da uzman olmayan dinleyici gruplarına alanları ile ilgili ya da toplumsal konularda açıklamalar yapabilir, onları bilgilendirir ve onlara düşüncelerini, problemleri ve çözümlerini açık bir biçimde yazılı ve sözlü aktarabilir. |
|
8) |
Çeşitli staj programlarını ve uygulamalı çalışmaları benimser. |
|
9) |
Kamuda ya da özel sektörde araştırmacı, danışman veya uzman olarak çalışabilecek bilgi birikimi edinir. |
|
10) |
TÜBİTAK, YÖK ve TÜBA’nın ve evrensel bilimin kabul ve teşvik ettiği etik kurallara; araştırmaları, eğitimi ve yayınları kapsamında uyar. |
|