Geri Dön

6 Şubat depremi sonrası sağlık ihtiyaçlarının metin madenciliği ile analizi: Sosyal medya verileri üzerine bir inceleme

Analysis of post-6th February earthquake health needs with text mining: A study based on social media data

  1. Tez No: 1006986
  2. Yazar: MAFAZA MOHAMED BAHIALDIEN NAZAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN TATLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İlk ve Acil Yardım, Emergency and First Aid
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremleri büyük kayıplara neden olmuş ve sağlık ihtiyaçlarının hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirilmesini gerektirmiştir. Bu çalışma, LDA, BERTopic ve dönüştürücü tabanlı duygu analizi (BERTurk) ile denetimli makine öğrenimini birleştiren bir hesaplama çerçevesi kullanarak, afet sonrası iki aylık dönemde 88.073 Türkçe tweeti sistematik olarak analiz ederek bu sorunu ele almaktadır. Çalışma, afet müdahalesine bilgi sağlamak amacıyla deprem sonrası sağlık ihtiyaçları söylemini belirlemeyi ve sınıflandırmayı amaçlamıştır. Konu modellemesi, sağlık ihtiyaçlarını başarıyla kategorize ederek uluslararası insani yardım standartlarıyla (WHO EMT ve SPHERE) güçlü bir uyum olduğunu ortaya koymuştur. Önemli bir bulgu, Hijyen'in (β= 0.3326) olağanüstü önemi olmuştur; bu da, hasar gören Su, Sanitasyon ve Hijyen (WASH) altyapısından kaynaklanan halk sağlığı riskini vurgulamaktadır. Ayrıca, zamansal analiz, ihtiyaçların öngörülebilir bir şekilde geliştiğini ve acil tıbbi hizmetlerden sürekli halk sağlığı ve barınma sorunlarına geçiş yapıldığını doğrulamıştır. Makine öğrenimi değerlendirmesi, Lojistik Regresyon ve Doğrusal SVM'yi sağlık içeriği sınıflandırması için üstün modeller olarak belirlendi ve sırasıyla %89.07 ve %88.92 doğruluk oranları elde edildi. Tıp ve malzemeler gibi geniş kategoriler 0.93 F1 puanı elde ederken, Anne ve Çocuk Sağlığı (F1=0.77) gibi özel ihtiyaçlar, çok sınıflı kategorizasyonda dilbilimsel çakışmanın zorluğunu vurguladı. Duygu analizi, sağlıkla ilgili söylemler ile sıkıntı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon olduğunu ortaya koydu. Sağlıkla ilgili tweetler, sağlıkla ilgili olmayan tweetlere göre %7.1 daha yüksek negatif duygu (79.7) sergiledi (p < 0.001). Bu araştırma, sosyal medya analizini geleneksel ihtiyaç değerlendirmesine etkili, neredeyse gerçek zamanlı bir tamamlayıcı olarak doğrulamakta ve uyarlanabilir afet yönetimi stratejileri için eyleme geçirilebilir içgörüler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The February 6, 2023 Kahramanmaraş earthquakes caused great losses and required a rapid and accurate assessment of health needs. This study addresses this challenge by employing a computational framework-combining LDA, BERTopic, and transformer-based sentiment analysis (BERTurk) and supervised ML- to systematically analyze 88.073 Turkish-language tweets over the two-month post-disaster period. The study aimed to identify, categorize post-earthquake health needs discourse to inform disaster response. The topic modeling successfully categorized health needs, revealing a strong alignment with international humanitarian standards (WHO EMT and SPHERE). A critical finding was the extraordinary salience of Hygiene (β= 0.3326), underscoring the public health risk from damaged Water, Sanitation, and Hygiene (WASH) infrastructure. Furthermore, the temporal analysis confirmed a predictable evolution of needs, transitioning from immediate Emergency Medical Services to sustained Public Health and Shelter concerns. Machine learning evaluation identified Logistic Regression and Linear SVM as the superior models for health content classification, achieving accuracies of 89.07% and 88.92% respectively. While broad categories like Medicine and Supplies achieved an F1-score of 0.93, specialized needs like Maternal and Child Health (F1=0.77) highlighted the challenge of linguistic overlap in multi-class categorization. Sentiment analysis revealed a statistically significant correlation between health-related discourse and distress: health tweets exhibited 7.1 percentage points higher negative sentiment (79.7%) than non-health tweets (p < 0.001). This research validates social media analysis as an effective, near-real-time complement to traditional needs assessment, offering actionable insights for adaptive disaster management strategies.

Benzer Tezler

  1. 6 Şubat 2023 Depremi Sonrası Yaşam Koşullarının Hastaların Periodontal Sağlığına Etkisinin Değerlendirilmesi

    6 Evaluation of the Effect of Living Conditions on the Periodontal Health of Patients After the February 2023 Earthquake

    MERVE ERTAŞ

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiAdıyaman Üniversitesi

    Periodontoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ÇALIŞIR

  2. Afet bölgesinde deprem sonrası bebek beslenmesinde annelerin bilgi, tutum ve davranışları: Kahramanmaraş örneği

    Mothers' knowledge, attitudes, and behaviors about nutrition of infants after an earthquake in a disaster zone: The case of Kahramanmaras

    ZEYNEP YASEMİN TAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Aile HekimliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAZİYE ŞULE GÜMÜŞTAKIM

  3. Understanding the psychological impacts of February 6th 2023 earthquakes on Syrian refugees: A study of PTSD, GAD, and MDD prevalence and risk factors

    6 Şubat 2023 depremlerinin Suriyeli mülteciler üzerindeki psikolojik etkilerini anlamak: TSSB, GAD ve MDD yaygınlığı ve risk faktörleri üzerinde bir çalışma

    LUIS EDUARDO GOMEZ ESPINOSA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    PsikolojiBahçeşehir Üniversitesi

    Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL TANACIOĞLU AYDIN

  4. Deprem sebebiyle iç göçe maruz kalan kadınların yeni yerleşim yerine uyum sürecinin incelenmesi (06 Şubat 2023 Depremi)

    Examining the adaptation process of women exposed to internal displacement due to the earthquake to their new settlement (February 6, 2023 Earthquake)

    GÜLŞAH YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    SosyolojiGaziantep Üniversitesi

    Kadın Araştırmaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BERKANT PATOĞLU

  5. Kahramanmaraş depremleri nedeniyle hastanemiz genel pediatri servislerinde izlenen depremzede hastaların değerlendirilmesi

    Evaluation of patients in earthquake monitoring in general pediatric services of our hospital due to Kahramanmaras earthquakes

    NEZİHE KÖKER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELTEM İLERİ