thumbnail

Topic

Environmental-friendly agriculture

Volume

Volume 79 / No. 2 / 2026

Pages : 716-731

Metrics

Volume viewed 0 times

Volume downloaded 0 times

ARTIFICIAL INTELLIGENCE–BASED ANALYSIS OF DISCOURSES ON SUSTAINABLE AGRICULTURE

SÜRDÜRÜLEBILIR TARIM SÖYLEMLERININ YAPAY ZEKA TABANLI ANALIZI

DOI : https://doi.org/10.35633/inmateh-79-56

Authors

Mehmet KAYAKUŞ

Akdeniz University

(*) Onder KABAS

Akdeniz University

(*) Valentin VLADUT

National Institute of Research—Development for Machines and Installations Designed for Agriculture and Food Industry—INMA

Aylin KABAS

(*) Corresponding authors:

okabas@akdeniz.edu.tr |

Onder KABAS

vladut@inma.ro |

Valentin VLADUT

Abstract

This study examines how sustainable agriculture is represented in the digital public sphere, focusing on technology-driven agricultural systems. A dataset of 13,354 English posts from the X platform (January 2026) was collected, with 10,782 analysed after preprocessing. The methodology integrates text mining, TF-IDF keyword extraction, BERT-based sentiment analysis, and LDA topic modelling. Results show predominantly neutral discourse (65.27%), reflecting informational content, while positive discourse (33.17%) highlights smart farming and innovation. Negative content (1.56%) addresses structural challenges. Three themes emerge: climate-oriented sustainability, community-based practices, and technology-driven agriculture, emphasizing the role of digital technologies in shaping sustainable agricultural systems.

Abstract in Turkish

Bu çalışma, sürdürülebilir tarımın dijital kamusal alanda nasıl temsil edildiğini, teknoloji odaklı tarımsal sistemler bağlamında incelemektedir. 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. Bulgular, söylemin ağırlıklı olarak nötr (%65,27) olduğunu, pozitif söylemin (%33,17) akıllı tarım ve inovasyonu vurguladığını göstermektedir. Negatif içerik (%1,56) yapısal sorunlara odaklanmaktadır. Üç tema belirlenmiştir: iklim odaklı sürdürülebilirlik, topluluk temelli uygulamalar ve teknoloji odaklı tarım.


Indexed in

Clarivate Analytics.
 Emerging Sources Citation Index
Scopus/Elsevier
Google Scholar
Crossref
Road