Türk dış politikasında ulusal rol anlayışlarının tespitinde derin öğrenme algoritmalarının kullanımı (2018-2023)

Son yıllarda bilgisayar hesaplama gücünde yaşanan olağanüstü artış ve makine ve derin öğrenme algoritmalarının gelişimi, doğal dil işleme yöntemlerini Sosyal Bilimlerin çeşitli alanlarında uygulanabilir hale getirmiştir. Farklı alanlarda metin sınıflandırma konuları için makine öğrenimi veya derin öğrenme algoritmalarını kullanan çalışma sayısındaki artışa rağmen, Dış Politika Analizi literatüründe bu tür tekniklerin kullanımında bir boşluk ve eksiklik göze çarpmaktadır. Özellikle araştırmacıların, çoğunluklu olarak politika yapıcıların temsil ettikleri devletleri, uluslararası alanda nasıl konumladıklarına odaklanan Rol Teorisi çerçevesindeki çalışmaları incelendiğinde, sistematik metin sınıflandırması için bu yenilikçi teknolojilerden faydalanmak yerine, ağırlıklı olarak elle kodlama yöntemlerini kullandıkları görülmektedir. Literatürde söz konusu bu boşluğu doldurmak ve alana yöntemsel bir katkı sunmak hedefiyle hazırlanan bu çalışmada, Rol Teorisi çerçevesinde Türkçe diplomatik metinlerin sınıflandırılması için derin öğrenme algoritması BERTurk'den istifade edilmeye çalışılmıştır. "Derin öğrenme algoritması BERTurk, Rol Teorisi ve ulusal rol kavramı bağlamında dış politika metinlerini ne ölçüde doğru bir şekilde sınıflandırabilir?" ana sorusu üzerinden üç aşamalı olarak tasarlanan çalışmada, ilk olarak 2018-2023 yıllarını kapsayan Türk Dış Politikasıyla ilgili veriler, yani Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan'ın, Türk Dış Politikasını ilgilendiren konuşmaları toplanmıştır. İkinci aşamada çalışma verisi, ilerleyen aşamalarda hem BERTurk modelini eğitmek hem de performansını test ederek araştırma sorusuna cevap verecek bir zemini oluşturmak adına, geleneksel içerik analizi yöntemleriyle elle kodlanmış; üçüncü aşamada ise kodlanmış veriler, modeli beslemek ve dış politika metinlerini sınıflandırmak üzere ince ayar yapmak için kullanılmıştır. Son olarak da test verileri, toplam doğruluk, kesinlik, geri çağırma, f1 ve MCC gibi çeşitli ölçütler, ROC analizi, PR grafiği ve karışıklık matrisiyle birlikte kullanılarak, her bir analiz birimi için doğru kodu tahmin etmede ince ayarlı modelin performansını analiz etmek için kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, BERTurk modelinin Türk Dış Politikası ile ilgili metinleri sınıflandırmada %75 genel doğruluk oranıyla güçlü bir performans sergilediğini göstermektedir.