Sosyal medya verileri ile duygu analizi
Sentiment analysis with social media data
- Tez No: 773613
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MİHRİMAH ÖZMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sosyal Medya, Duygu Analizi, Covid, Metin Madenciliği, Korona, Veri analizi, Social Media, Sentiment Analysis, Covid, Text Mining, Corona, Data analysis
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sosyal medya verileri ile duygu analizi çalışmasının amacı koronavirüsün insan yaşamına etkisini gözlemlemektir. Bu etki günlük yaşamda çoğunlukla kullanılan sosyal medya aracılığıyla analiz edilmiştir. Duygu analizi bir metin madenciliği metodudur. Bu çalışmada metnin en yoğun olduğu sosyal medya aracı olan Twitter veri kaynağı olarak belirlenmiştir. Twitter, insanların duygularını ve düşüncelerini kelimelerle ifade edebildikleri bir araçtır. Bu çalışma kapsamında veri dönemlere ayrılmıştır. Birinci dönem, ilk covid vakası ve öncesidir, yani hayatımızda hiç covid kelimesinin bulunmadığı dönemi temsil etmektedir. İkinci dönem Türkiye' deki ilk vaka ve sonrasıdır. Üçüncü dönem Türkiye' deki ilk aşı ve sonrasıdır. Dördüncü ve beşinci dönemler ise covid sonrası ve aşı sonrası dönemlerinin, sistemden veri çekme işleminde tarih kısmı aynı kalmak şartıyla 'covid' anahtar kelimesi kısıtının da eklenmesi ile oluşmaktadır. Python aracılığıyla Twitter' dan veri çekilip lokasyon, tweet metni, takipçi sayısı, tarih ve saat gibi alanlar elde edilmiştir ve çeşitli analizler sonucu dönemlerin, şehirlerin, bölgelerin, ayların ve yılların pozitif, negatif ve nötr oranları bulunmuştur. Dönemleri kendi içerisinde değerlendirdiğimizde almış oldukları puanlara göre duygu analiz sonuçları şöyledir: Covid öncesi en yüksek pozitiflik düzeyine sahipken, covid sonrası bu oran gittikçe azalmıştır. İçerisinde covid kelimesi barındıran tweetler ise pozitiflik oranı en az olanlardır. Eş zamanlı olarak çalışma sonuçları vaka ve aşı oranları ile birleştirilerek duygu tahminleme yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of the sentiment analysis study with social media data is to observe the effect of coronavirus on human life. This effect has been analyzed through social media, which is mostly used in daily life. Sentiment analysis is a text mining method. In this research Twitter, which is a social media tool with most text, has been determined as the data source as the social media tool with the most text. Twitter is a tool where people can express their feelings and thoughts with words. Within the scope of this study, the data is divided into periods. The first period is the first case of covid and before, that is, it represents the period in which there is no word of covid in our lives. The second period is the first case in Turkey and after. The third period is the first vaccination in Turkey and after. The fourth and fifth periods are formed by the addition of the 'covid' keyword constraint for the post-covid and post-vaccine periods, provided that the date part remains the same in the data extraction process from the system. The data is obtained from Twitter via Python. As a result of various analyses with the data obtained, positive, negative, and neutral rates were obtained according to periods, cities, regions, months, and years. When we evaluate the periods within themselves, the emotional analysis results according to the scores they have received are as follows: While it had the highest positivity level before Covid, this rate decreased gradually after covid. Tweets containing the word covid are the ones with the lowest positivity rate. Simultaneously, emotion estimation was performed by combining the study results with the case and vaccine rates.
Benzer Tezler
- Etkinlik yönetimi ve sosyal ağ verileri ile etkinlik analizi Rock'n Coke Festivali'nin Twitter verileri ile duygu analizi örneği
Event management and event analysis with social networking data example of sentiment analysis with Rock'n Coke Festival's Twitter data
GİZEM ŞAVLUKBAŞ
- Analysis of opinion leaders using text mining techniques on social media
Metin madenciliği teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kanaat önderlerinin analizi
KALOMA USMAN MAJIKUMNA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ
- Sosyal medyada türkçe nefret söylemlerinin ve Covid-19 yorumlarının makine öğrenmesi, derin öğrenme ve bert teknikleri ile analizi
Analysis of turkish hateful discourses and Covid-19 comments in social media with machine learning, deep learning and bert techniques
HABİBE KARAYİĞİT
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ACI
- Twitter verileri kullanılarak koronavirus aşıları hakkındaki kamu algısının zaman içindeki değişiminin yapay zeka destekli duygu analizi ile incelenmesi
Investigation of trend change in public perception of coronavirus vaccines over time using Twitter data with artificial intelligence-assisted sentiment analysis
UĞUR ERTOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUAMMER AKÇAY
- Türkçe sosyal medya metinlerinde duygu analizi
Sentiment analysis in turkish social media texts
HASAN AMANET
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA BERBER