Identification of user interests in social media
Sosyal medyada kullanıcı ilgi saptanımı
- Tez No: 392275
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Bourdieu sosyolojisi bağlamında çevrimiçi grupların iletişim pratikleri
Communication practices of online groups in the context of Bourdieu sociology
SELVER DİKKOL
Doktora
Türkçe
2021
İletişim BilimleriMersin ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. HAKAN ERKILIÇ
- 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
2019
SosyolojiGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MİCHEL BOURSE
- Effective and efficient approaches to retrieving and using expertise in social media
Başlık çevirisi yok
REYYAN YENİTERZİ
- Sosyal medya lokasyon analizi
Social media location analysis
YAHYA ALALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLÜFER YURTAY
- A comprehensive analysis on citizen adoption of e-government services: A cross-cultural analysis
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM AKKAYA TÜRKAVCI
Doktora
İngilizce
2016
İşletmeTechnische Universität Münchenİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HELMUT KRCMAR