2026-10-23T16:02:45Zhttps://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/oai/requestoai:gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net:gumushane/214962026-10-22T11:45:24Zopenairedrivercom_gumushane_10000col_gumushane_10001Sosyal medya kullanıcılarının vergiye bakış açısı: Twitter(X) örneğiThe perspective of social media users on taxation: A case study of Twitter(X).Selin OralDr. Öğr. Üyesi Candan Yılmaz UğurSocial mediaTwitterTax ethicsTax complianceSosyal medyaTwitterVergi ahlakıVergi uyumu"Sosyal Medya Kullanıcılarının Vergiye Bakış Açısı: Twitter (X) Örneği" başlıklı tez, sosyal medya platformu Twitter(X) üzerinden vergiye ilişkin algıları inceleyerek bir analiz sunmaktadır. Çalışmada, Python programlama dili, Pandas kütüphanesi kullanılarak 65536 adet tweet çekilerek bir Excel sayfası oluşturulmuş ve içerisinde en sık geçen anlamlı kelimeler tespit edilmiştir. Bu kelimeler arasında ilk 10 kelime "vergi", "af", "zam", "emek", "maaş", "para", "yük", "ücret", "hak" ve "oy" yer almaktadır. MaxQDA veri analiz programı ile son 5000 twit alınarak, duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Tezin amacı, vergi ahlakını etkileyen faktörlerin incelenmesiyle birlikte, bu alanda Türkiye'de alanımda yapılmamış bir araştırma sunarak öncü olmaktır. Kelime bulutu oluşturulmasıyla, en çok geçen kelimelerin görsel bir şekilde sunulması, vergi ahlakını etkileyen faktörlerin incelenmesiyle, toplumun vergiye bakış açısını anlamak ve geliştirmek için katkı sağlamak amaçlanmaktadır. Bu çalışma, vergi ahlakı konusunda yapılan araştırmalara yeni bir bakış açısı getirerek, Türkiye'deki vergi politikaları ve toplumun vergiye bakışı hakkında daha geniş bir bakış açısı sunmayı hedeflemektedir. Tez, sosyal medya kullanıcılarının vergi algısını anlamak ve toplumda bilinçli bir vergi kültürü oluşturmak için önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir.The thesis titled "Tax Perception of Social Media Users: Twitter (X) Example" presents an analysis by examining tax-related perceptions through the social media platform Twitter(X). In the study, utilizing the Python programming language and the Pandas library, 65536 tweets were collected to create an Excel sheet, where the most frequently occurring meaningful words were identified. Among these words, the top 10 words are "tax", "amnesty", "raise", "labor", "salary", "money", "burden", "wage", "right", and "vote". Utilizing the MaxQDA data analysis program, sentiment analysis was conducted on the last 5000 tweets. The aim of the thesis is to pioneer research by examining the factors influencing tax ethics in Turkey, which has not been previously explored in this area. Visual representation of the most frequently used words through word clouds aims to provide insight. By examining the factors influencing tax ethics, the goal is to contribute to understanding and improving society's perception of taxation. This study aims to offer a new perspective on tax ethics research, providing a broader perspective on tax policies in Turkey and society's perspective on taxation. The thesis is considered an important step in understanding tax perceptions among social media users and fostering a conscious tax culture within society. Keywords: Social media, Tax, Tax morale, Tax perception, Tax compliance, Twitter (X), Voluntary tax compliance.Gümüşhane University2024Master Thesishttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/gumushane/21496trinfo:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/tr/items/gumushane/21496