Geri Dön

Identification of user interests in social media

Sosyal medyada kullanıcı ilgi saptanımı

  1. Tez No: 392275
  2. Yazar: GİRAY HAVUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Sosyal medya kısa zamanda hayatlarımızda önemli bir yer edindi. İnsanlar deneyimlerini, fikirlerini ve ilgi alanlarını bu platform üzerinde gerçek zamanlı olarak paylaşmaya devam ediyorlar. Son yıllarda sosyal medyada süratle artan kullanıcı sayısı, bu alanda yapılan araştırmaların kullanıcı beklentilerini karşılamak üzere yoğunlaşmasına sebep olduğu gibi sosyal medyanın toplumlar ve iş dünyası içerisinde yer alan karar mekanizmalarında kritik bir önem taşımasına yol açtı. Bu çalışmamızda sosyal medya kullanıcılarını ve onların ilgi alanlarını saptamaya yönelik yöntemler geliştirdik. İlk uygulamamız, Türkiye'deki Twitter kullanıcılarının politik ilgi odağını belirlemeye yöneliktir. Ülkedeki iki farklı politik duruşu tarif eden iki anahtar kelime kümesi belirleyerek, bu kümelerdeki kelimeleri içeren tweetleri ve bu tweetlerin kullanıcılarını topluyoruz. Bu kullanıcıların profil fotoğrafları üzerinde bir bilgisayarlı görüntü işleme tekniği olan görüntü özüt çıkarımı yöntemini uyguluyor ve fotoğrafların içeriği hakkında metinsel bilgi elde ediyoruz. Bu bilgileri ve başta tanımladığımız anahtar kelime kümelerini kullanarak Mart 2014 yerel seçimlerinden önce iki farklı politik duruşu destekleyen grupların rakamsal oranlarını tahmin etmeyi hedefliyoruz. Uygulamamızda elde ettiğimiz sonuçlarla seçim sonuçlarının birebir örtüştüğünü gözlemledik. İkinci çalışmamızda insanların tanımlama bilgilerini (Örn. İsim, yaşadığı yer) kullanarak bu insanların Facebook profil sayfalarına ulaşmaya çalışıyoruz. 1500 tanımlama bilgisini kullanarak 1332 Facebook profiline ulaştık. Son uygulamamız ise bir ilgi alanı etrafında, bu konuyla ilgili insanları yakalamayı hedefliyor. Sosyal medya üzerinde halihazırda bu konuyla ilgili olan toplulukların üyelerini bir kümede toplayarak bu üyeleri önerdiğimiz ilgi değerlendirme yöntemiyle notlandırıyoruz. Eşik değerin altında notlandırılan üyeler, belirlenen ilgi alanıyla alakasız oldukları öngörülerek kümeden eleniyorlar ve böylece geride kalan üyeler belirlenen konuyla ilgili üyeler oluyor. Sonuçlarımızı doğrulamak için yaptığımız çalışmada, insanlar tarafından ilgili olduğu tespit edilen sosyal medya kullanıcılarıyla uygulamamızın tespit ettiği kullanıcılar arasında %76'lık bir örtüşme olduğunu gözlemledik.

Özet (Çeviri)

Social media has taken an important part in our lives in a short amount of time. People share parts of their experiences, opinions, and interests with others in a timely-fashion on these platforms. In recent years, fast growth of user population in social media is not only driving the research towards analyzing its inhabitants for fulfilling their expectations but also making it a very crucial information source for decision making processes in societies and in businesses. In this work, we propose methods for identifying users and their interests by using the multimedia data shared in social media. We show effectiveness of these methods in three applications. Our first application considers extracting political interests of Turkish Twitter users. We collect tweets that include a set of predefined words representing two different political stances in Turkey. We extract profile images of the users who wrote those tweets and apply a computer vision technique called image context extraction on this set of images to obtain some textual explanations for each picture. The main goal of this work is inferring proportions of two different political stances to forecast results of March 2014 local elections. Our results show that the proportions obtained from our method are almost the same as the vote percentages of two parties. In our second application, we find Facebook profiles of people whose identification information (Name, surname and location) is given by querying Facebook Graph API. Each query result returns a number of profiles due to people having same name. We refine these results by checking location in profile pages online. Our method achieves a successful match rate of 88% (1332/1500 people). The third application deals with building a community about a given topic of interest by condensing existing communities in a social media platform. We collect members of the communities about the given topic in a set and apply our relevance scoring method on these members. Those who receive a score below a threshold value are assumed to be irrelevant to given topic and they are eliminated so that remaining users in the set are the ones relevant to given topic. We validated the results of our framework by a user-study. There is a 76% of match between user labelled and automated results.

Benzer Tezler

  1. Bourdieu sosyolojisi bağlamında çevrimiçi grupların iletişim pratikleri

    Communication practices of online groups in the context of Bourdieu sociology

    SELVER DİKKOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İletişim BilimleriMersin Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. HAKAN ERKILIÇ

  2. Neo-Subcultures in the Network Society: The Case of RKOT on Instagram

    Ağ Toplumunda Neo-Altkültürler: Instagram'da RKOT Örneği

    İLKAY TUZCU TIĞLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    SosyolojiGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MİCHEL BOURSE

  3. Sosyal medya lokasyon analizi

    Social media location analysis

    YAHYA ALALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLÜFER YURTAY

  4. A comprehensive analysis on citizen adoption of e-government services: A cross-cultural analysis

    Başlık çevirisi yok

    ÇİĞDEM AKKAYA TÜRKAVCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İşletmeTechnische Universität München

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HELMUT KRCMAR