Algorithmic signals, sentiment space, and societal well-being through the ai lens: A case study of Türkiye

Abstract

This thesis investigates financial volatility and spatial inequality in Türkiye through sentiment analysis, machine learning, and geospatial network analytics to assess societal quality of life and wellbeing. The study analyzes three domains using diverse datasets and methodologies. For financial analysis, daily Turkish Lira-USD exchange rates and stock market data from January 2015 to February 2024 are examined alongside sentiment analysis of international media (The Economist, The New York Times, The Guardian) and domestic sources (Yeni Şafak, Turkish Twitter). Natural language processing techniques and supervised machine learning models are employed for prediction, and XAI techniques are used for explainability. For spatial analysis, OpenStreetMap data and municipal records are used to construct a composite livability index across Istanbul's 38 districts, measuring walking accessibility in five urban dimensions: transport, green spaces, public services, safety infrastructure, and economic activity within the 15-minute city framework. The results indicate that international media sentiment demonstrates stronger associations with Turkish Lira volatility than domestic news sources. Similarly, for stock market predictions, international news sentiment consistently improves predictability across models, while local sentiment plays a lesser role. Ensemble vii learning methods achieve superior predictive accuracy compared to individual tree-based techniques. Regarding urban accessibility, while many Istanbul residents can access services within 15 minutes, access to transport and recreational facilities remains uneven. Central districts (Fatih, Beyoğlu, Kadıköy) exhibit the highest accessibility levels, while peripheral areas lag significantly. The research integrates financial sentiment analysis that captures economic stress and stability with urban sentiment analysis that measures residents' emotional and physical wellbeing, providing a holistic framework for understanding how financial volatility and spatial inequality collectively impact societal quality of life in Türkiye.

Bu tez, toplumsal yaşam kalitesi ve refahı değerlendirmek için duyarlılık analizi, makine öğrenimi ve coğrafi mekânsal ağ analitiği yoluyla Türkiye'deki finansal dalgalanma ve mekânsal eşitsizliği araştırmaktadır. Çalışma, farklı veri setleri ve metodolojiler kullanarak üç alanı analiz etmektedir. Finansal analiz için, Ocak 2015'ten Şubat 2024'e kadar günlük Türk Lirası-USD döviz kurları ve borsa verileri, uluslararası medya (The Economist, The New York Times, The Guardian) ve yerel kaynakların (Yeni Şafak, Türkçe Twitter) duyarlılık analizi ile birlikte incelenmiştir. Tahmin için doğal dil işleme teknikleri ve denetimli makine öğrenimi modelleri, açıklanabilirlik için ise XAI teknikleri kullanılmaktadır. Mekânsal analiz için OpenStreetMap verileri ve belediye kayıtları kullanılarak İstanbul'un 38 ilçesinde 15 dakikalık şehir çerçevesinde ulaşım, yeşil alanlar, kamu hizmetleri, güvenlik altyapısı ve ekonomik faaliyetler olmak üzere beş kentsel boyutta yürüme erişilebilirliğini ölçen bileşik bir yaşanabilirlik endeksi oluşturulmuştur. Sonuçlar, uluslararası medya duyarlılığının Türk Lirası oynaklığı ile yerel haber kaynaklarına göre daha güçlü ilişkiler gösterdiğini ortaya koymaktadır. Benzer şekilde, borsa tahminleri için, uluslararası haber duyarlılığı modeller arasında öngörülebilirliği tutarlı bir şekilde artırırken, yerel duyarlılık daha az rol v oynamaktadır. Toplu öğrenme yöntemleri, bireysel ağaç tabanlı tekniklere kıyasla daha üstün tahmin doğruluğu elde etmektedir. Kentsel erişilebilirlikle ilgili olarak, birçok İstanbul sakini hizmetlere 15 dakika içinde erişebilirken, ulaşım ve eğlence tesislerine erişim eşit değildir. Merkez ilçeler (Fatih, Beyoğlu, Kadıköy) en yüksek erişilebilirlik seviyelerini sergilerken, çevre bölgeler önemli ölçüde geride kalmaktadır. Araştırma, ekonomik stres ve istikrarı yakalayan finansal duyarlılık analizi ile kent sakinlerinin duygusal ve fiziksel refahını ölçen kentsel duyarlılık analizini entegre ederek, finansal dalgalanma ve mekânsal eşitsizliğin Türkiye'deki toplumsal yaşam kalitesini nasıl etkilediğini anlamak için bütünsel bir çerçeve sunuyor.