Twitter (X) Ortamında Kamuoyunun Sigortaya Dair Düşüncelerinin Bir Analizi

Abstract

Sigorta kişilerin mal, mülk ve hayatına dair gelebilecek risk ve hasarlara karşı bir teminat içeren sözleşme niteliğindedir. Bu kapsamda sigorta insanların yaşam boyu karşılaşabilecekleri zararların bir kısmının karşılanması, giderilmesi konusunda önemli bir yere sahiptir. Ancak sigorta işleyişlerine, sözleşmelerin içeriğine veya sigorta bedellerine yönelik insanların farklı bakış açıları veya düşünceleri olabilir. Bu nedenle bireylerin sigortalar hakkındaki düşüncelerini incelemek ve tartışmak önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı da, Twitter (X) ortamlarında bireylerin sigortaya dair düşüncelerini analiz etmek, bakış açılarını ortaya koymaktır. Amaç doğrultusunda, araştırmanın analizi için bilgisayar tabanlı MAXQDA kullanılmıştır. Veriler öncelikle bir sosyal medya ağı olan Twitter’dan çekilmiş ve tekrar tekrar okunarak kodlar oluşturulmuştur. Araştırma sonucunda, özellikle bireylerin sigorta ve sigortacılıkla ilgili şikâyet içeren veya sigorta talepleri içeren tweetlerine rastlanmıştır. Her iki ana kodun altında yine tekrarlanan tweet ifadelerinin bir sonucu olarak, alt kodlar oluşturulmuştur.

Insurance is a contract that includes a guarantee against risks and damages to people's property, property and life. In this context, insurance has an important place in covering and eliminating some of the losses that people may face throughout their lives. However, people may have different perspectives or opinions on the functioning of insurance, the content of contracts or insurance costs. Therefore, it is important to examine and discuss individuals' opinions about insurances. Therefore, the purpose of this study is to analyze individuals' thoughts about insurance in Twitter (X) environments and to reveal their perspectives. For this purpose, computer-based MAXQDA was used to analyze the research. The data were first extracted from Twitter, a social media network, and codes were created by repeatedly reading them. As a result of the research, especially tweets of individuals containing complaints about insurance and insurance or insurance requests were found. Sub-codes were created under both main codes as a result of repeated tweet expressions.