Authors

Abstract

This study aims to investigate how sustainable agriculture is represented in the digital public sphere by examining technology-driven agricultural systems through artificial intelligence–based text analytics. A dataset of 13,354 English posts collected from the X platform during January 2026 was used, with 10,782 posts retained after preprocessing. The methodology integrates text mining, TF-IDF keyword extraction, BERT-based sentiment analysis, and LDA topic modelling. The optimal number of LDA topics was determined using coherence score evaluation to ensure statistical robustness and thematic interpretability. This study integrates text mining, BERT-based sentiment analysis, and LDA topic modelling within a unified artificial intelligence framework to provide a comprehensive analysis of sustainable agriculture discourse on social media. The results show predominantly neutral discourse (65.27%), reflecting informational content, while positive discourse (33.17%) highlights smart farming and innovation. Negative discourse (1.56%) primarily addresses structural challenges. Three dominant themes emerged: climate-oriented sustainability, community-based practices, and technology-driven agriculture, emphasizing the role of digital technologies in shaping sustainable agricultural systems. The findings provide practical insights for policymakers, agricultural stakeholders, and researchers by supporting evidence-based communication strategies and technology-oriented sustainability policies.

Abstract in Turkish

Bu çalışma, yapay zekâ tabanlı metin analitiği yöntemlerini kullanarak sürdürülebilir tarımın dijital kamusal alanda nasıl temsil edildiğini ve teknoloji odaklı tarımsal sistemlere ilişkin söylemin temel duygu ve konu yapılarını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Ocak 2026 dönemine ait X platformundan 13.354 İngilizce paylaşım toplanmış, ön işleme sonrası 10.782 paylaşım analiz edilmiştir. Yöntemde metin madenciliği, TF-IDF anahtar kelime analizi, BERT tabanlı duygu analizi ve LDA konu modelleme kullanılmıştır. LDA için en uygun konu sayısı, istatistiksel güvenilirlik ve tematik yorumlanabilirlik dikkate alınarak coherence (uyumluluk) skoru yardımıyla belirlenmiştir. Bu çalışma, metin madenciliği, BERT tabanlı duygu analizi ve LDA konu modellemeyi bütünleşik bir yapay zekâ çerçevesinde bir araya getirerek sürdürülebilir tarım söylemine kapsamlı bir bakış sunmaktadır. Bulgular, söylemin ağırlıklı olarak nötr (%65,27) olduğunu, pozitif söylemin (%33,17) akıllı tarım ve inovasyonu vurguladığını göstermektedir. Negatif söylem (%1,56) ise ağırlıklı olarak yapısal sorunlara odaklanmaktadır. Analiz sonucunda üç temel tema belirlenmiştir: iklim odaklı sürdürülebilirlik, topluluk temelli uygulamalar ve teknoloji odaklı tarım. Elde edilen bulgular, sürdürülebilir tarım politikalarının geliştirilmesi, kanıta dayalı dijital iletişim stratejilerinin oluşturulması ve teknoloji odaklı sürdürülebilirlik uygulamalarının desteklenmesi açısından politika yapıcılara, sektör paydaşlarına ve araştırmacılara uygulamaya yönelik katkılar sunmaktadır.