Abstract
The construction industry, which is singled out as one of the core industries of Turkey, has a considerable number of overseas operations. Various news stories about Turkish construction companies are published in foreign news portals, in English language. However, despite our comprehensive research, we could not identify any previous studies analyzing the contents of these news stories. It is noteworthy that, these news stories have a significant effect on the image of the Turkish construction companies. In order to clarify how these news stories, shape these companies’ image, it was necessary to elaborate these as a whole, both systematically and methodically. The process was lengthy and cumbersome, as it required dedication of a considerable amount of time and effort and as it was hard to stand aloof from the subjectivity of the news stories. All these news stories have been scraped and analyzed with text mining and sentiment analysis methods. Within the context of this study, 496 news items were analyzed. As a result, it was discovered that the news topics generally refer to positive relations between the Turkish government and the other governments. Notwithstanding, the negative news generally emerged during the “aircraft crisis” with Russia in 2015.

Key words: Content Analysis, Text mining, Data mining, Management Information Systems. JEL Codes: C55, C88, M16.

---

Türk İnşaat Şirketleri Hakkında Çıkan İngilizce Haberler için Metin Madenciliği ile Haber Analizi

Ozet
Türkiye’nin lokomotif sektörlerinden biri olarak ifade edilen inşaat sektörü yurt dışında taahhüt hizmetleri alanında önemli çalışmalar gerçekleştirmektedir. Bu firmalarla ilgili olarak yurt dışında muhtelif haberler yayınlanmaktadır. Literatürde, yayınlanan tüm bu haberlerin içeriklerini analiz eden bir çalışma ile karşılaşılmamıştır. Yayınlanan haberler Türk İnşaat sektörünün yurtdışındaki çalışmaları hakkında da belirli bir imajın ortaya çıkmasında neden olmaktadır. Bu imajı tanımlayabilmek için ilgili haberlerin toplu olarak sistematik bir şekilde değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu ise zaman ve emek isteyen bir süreç olmasının yanında değerlendirici bireylerin öznel farklılıklarından ötürü çok zor olmaktadır. Metin madenciliği ve duygu analizi yöntemleri ile tüm bu haberler bu çalışma kapsamında geliştirilen haber yakalama ve değerlendirme algoritması ile analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında 496 adet haber analiz edilmiştir. Sonuç olarak yayınlanan haberlerin genellikle hükümetler arası olumlu ilişkiler ve hükumetlerce desteklenen haberlere atıf yapan konuları içerdiği görülmüştür. Olumsuz haberlerin ise 2015 yılındaki Rusya ile yaşanan uçak krizi dönemiyle ilgili olduğu ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler: İçerik Analizi, Metin madenciliği, Veri madenciliği, Yönetim Bilişim Sistemleri. JEL Kodları: C55, C88, M16.