Verilerin Toplanması ve Veri Toplama Araçları

Bu aşamada örneklem olarak 5 farklı ülkede İngilizce yayın yapan ve dünya çapında önde gelen 23 uluslararası medya kuruluşlarının hem web siteleri hem de sosyal medya hesapları seçilecektir ve analiz birimi olarak bu mecralarda yer verdikleri / yayınladıkları haberler, tweetler ve gönderiler incelenecektir. Her bir ülkede örneklem için seçilen medya kuruluşları dünya çapında, saygın ve prestijli medyalar olmalarının yanı sıra, toplumun gündemini de belirleme gücü ve etkisi en yüksek medyalar olarak gösterilmektedir. Çalışmada, Web’de içerik analizi yapan araştırmacılar tarafından da (bkz. McMillan, 2000, s.87) en yaygın kodlama birimi olarak kullanılan “içerik kategorileri” (content categories) kullanılacaktır (Özsalih, 2017, s.212). Bu çalışmada örneklem kapsamındaki tüm medyalar tarafından hem web siteleri hem de sosyal medya hesaplarında belli bir süre boyunca COVID-19 salgınına ilişkin Türkiye özelinde kapsanan/kullanılan konular/metaforlar araştırılacaktır. Bu çalışmada

23 farklı büyük uluslararası medyaların hem web siteleri hem de sosyal medyalarındaki COVID-19 salgınına ilişkin Türkiye özelinde kullandıkları konular/metaforlarla ilgili gündemlerini tespit etmek amacıyla yapılacak olan derlem odaklı içerik analizlerinde, kullanılacak veri toplama araçları aşağıdaki gibidir.

3.4.1. Veri toplama Kriteri

Veriler araştırmacılar tarafından aşağıdaki isimleri verilen ana akım medyaların gazete, Twitter ve Facebook ağlarının her birinin yordamıyla internet üzerinden araştırılmış ve anahtar kelimeler üzerinden veriler (makale, köşe yazısı, sosyal paylaşım ağlarındaki paylaşımlar) toplanmıştır. Veriler toplanırken kullanılmış olan anahtar kelimeler;

1. Corona virus and Turkey 2. COVID-19 and Turkey 3. Turkey medical suppy aid

4. Turkish support for Corona victims 5. CoV2 and Turkey

olarak belirlenmiştir. Bu anahtar kelimeler kullanılarak toplanacak olan veriler Mart, Nisan, Mayıs ve Haziran 2020 aylarını kapsamıştır. Türkiye’nin COVID-19 ile mücadelesinde başarı yakaladığı ve adını duyurmaya başladığı tarih olan 02 Mart, 2020 tarihi başlangıç olarak alınacak ve o tarihten sonraki 4 ay boyunca veriler gün gün toplanacak ve tüm verilerin toplandığı ve tasarım ölçütlerine uygun bir derlem oluşturulmuştur. Oluşturulmuş olan derlemin adı Cov19TCorp olup

toplam 5 farklı ülkedeki ana akım medya ve yeni medya hesapları araştırılmıştır.

Tablo1: Veri toplanacak ülkeler ve ana akım medya kuruluşları

Ülkeler Ana akım medya organları 1 ABD “The New York Times”

“The New York Post” “USA Today” “Los Angeles Times” 2 İngiltere “The Guardian”

“The Times”

The Daily Telegraph, “The Mirror”

“The Sun” 3 İspanya “Spain in English”

“El-Pais” “Murcia Today” “EFE”

“The Olive Press” 4 Almanya “Der Spiegel”

“Die Tageszeitung (TAZ)” “Die Welt”

5 İtalya “Corriere della Sera” “ANSA”

“The Local” “Italia Mia”

“Florence Daily News” 6. İngiltere “Reuters Haber Ajansı”

Tablo 2 de aynı zamanda çalışmada kullanılan alt derlem bilgileri verilmiştir.

Tablo 2: Cov19TCorp derlem içerikleri

Derlem Aylar Veri Kaynakları ^{Tahmini Derlem boyutu} (Kelime sayısı)

ABD Derlemi

2 Mart - 30 Haziran

Ana akım gazeteler ve Sosyal

paylaşım ağları ^10,000 İngiltere

Derlemi

2 Mart - 30

Haziran Ana akım gazeteler ve Sosyal

paylaşım ağları ^10.000 İspanya

Derlemi

2 Mart - 30

Haziran Ana akım gazeteler ve Sosyal

paylaşım ağları ^10.000 Almanya

Derlemi

2 Mart - 30

Haziran Ana akım gazeteler ve Sosyal

paylaşım ağları ^10.000 İtalya

Derlemi

2 Mart - 30

Haziran Ana akım gazeteler ve Sosyal

paylaşım ağları ^5.000 İngiltere ^{2 Mart - 30} _Haziran Reuter haber ajansı 5.000

COVID-19 salgını ve Türkiye’nin yapmış olduğu yardımlar ile ilgili olarak derlem tabanlı bir analiz yapılacak ve özellikle metafor ve metafor görevi gören eşdizim (collocation) kelimeler üzerinde yoğunlaşılmıştır. Bu eşdizimsel kelimeler anahtar kelimelerimizi kapsayacak şekilde dizinlerden çıkarılacaktır. Seçilen anahtar kelimeler yukarıda verilmiştir.

3.4.2. Derlem Analiz Araçları

Derlem çalışmalarının otantik ve gerçek tabanlı dil örneklerinin örneklemesi ve analizindeki sergilemiş olduğu yüksek başarısı ve performansıyla, bu projede kullanılmasına karar verilmiştir. CovTurkCorp2020 derleminin tasarım kriterleri oluşturulurken toplam evreni temsil etmesi ve büyüklüğü kriterleri göz önüne alınarak belirlenmiştir (McEnery ve Wilson, 2001; Biber, 1993). Oluşturulan

tüm makale, haber ve köşe yazısı dosyaları derlem analizi yapmak amacıyla Sketch Engine ve AntConc 3.4 adlı internet tabanlı derlem araçlarına yüklenmiş ve bu programlar üzerinden analizler yapılmıştır. Sketch Engine programı dilbilimciler, sözlük bilimciler ve çevirmenler tarafından yaygın olarak kullanılan ve 500’den fazla hazır derlemler içeren ve 90’dan fazla dilde analiz yapabilen, geniş içerikli web tabanlı bir programdır. Projede metaforların ve başlıkların türleri, çeşitli gruplamalar ve bilgi tabloları bu program ile yapılmıştır. Ayrıca projede derlem tabanlı diğer analizler için yine web tabanlı diğer bir derlem aracı kullanılmıştır. AntConc 3.4 derlem aracı diğerinden farklı olarak araştırılan kaynaklarda çok kullanılan terimlerin (metaforların) veya bu terimlerin geçtiği cümlelerin tüm örneklerini bulmak için, metinlerdeki kelimeleri alfabetik ve sıklık sırasına göre listelemek ve metinlerdeki öne çıkan sözcükleri bulmak için kullanılmıştır.

3.4.3. “Cov19TCorp” Derlemi Tasarım Kriterleri

Proje kapsamında toplanacak olan dil verilerini (İngilizce terimler) bağımsız sözcükleri, metaforları, söz öbeklerini ve cümle yapılarını örnekleyen özel amaca yönelik ve bu yönde katı tasarım kriterlerine göre oluşturulacak olan bir derlemidir (Cov19TCorp) (Leech, 1991; Sinclair, 1991). Güçlü tasarım kriterlerine sahip olarak oluşturulacak olan Cov19TCorp derlemi toplam evreni temsil etmesi ve büyüklüğü kriterleri göz önüne alınarak oluşturulacaktır (McEnery ve Wilson, 2001; Biber, 1993). Derlemin oluşturulmasından gözetilen tasarım kriterleri Tablo 3 de verilmiştir.

Tablo 3: CovTurkCorp2020 tasarım kriterleri CovTurkCorp2020 veri

havuzu

Derlem ve Tasarım ölçütleri

Özel Derlem CovTurkCorp2020

CovTurkCorp2020 Derlem Tasarım Ölçütleri

Dil İngilizce (Yazılı) Metin türü

Makale, Köşe yazısı, Twitter ve Facebook paylaşımları Kapsam ^{COVID-19- Corona-}Türkiye-Yardım Teknik içerik Anlatı dili

Seviye İleri Araç Basılı eser Eser başı ortalama sözcük

sayısı ^300-5000