Geri Dön

Sentiment analysis and gender prediction in twitter data

Twitter datalarında duygu analizi ve cinsiyet tespiti

  1. Tez No: 420624
  2. Yazar: ERTUĞRUL BALABAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
  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: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, sosyal medyada önemli bir yere sahip olan Twitter uygulamsında, belirlenen veya istenen spesifik bir kelime (ler)' e göre kişilerin atmış olduğu tweetler ele alınmış, bu tweetlerin otomatik olarak“Olumlu”,“Olumsuz”ya da“Nötr”şeklinde bilgisayar tarafından yorumlanması incelenmiştir. Bu kapsamda,“Twitter Duygu Analizi”başlığı altında çalışmalar yapılmış ve çıkan sonuçların başarı oranları karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra, tweet atan kullanıcıların kullanıcı adları temel alınarak, Türk Dil Kurumu tarafından paylaşılan Türkçe Özel İsimler ile karşılaştırılmış, çıkan sonuçlar ve eşleşmelere göre kullanıcıların Cinsiyet tespitlerinin“Kadın”,“Erkek”ya da“Tespit Edilemedi”şeklinde yorumlanması incelenmiştir. Yine bu kapsamda da,“Twitterda Cinsiyet Tespiti”başlığı altında çalışmalar yapılmış ve çıkan sonuçların başarı oranları karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın temelinde, Twitter Duygu Analizi ve Twitterda Cinsiyet Tespiti başlılklı konular Türkçe dili için ele alınmış ve yapılan tüm çalışmalar Türkçe dili üzerinden yürütülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, tweets from Twitter that have been sent by users will be considered on a preferential basis in accordance with determined or requested specific key word(s). Also the interpretation of these tweets, by the computer, will be examined in a way as they are“Positive”,“Negative”or“Neutral”. In this context, under the heading 'Twitter Sentiment Analysis', studies were conducted and the success rates of achieved results were compared. In addition to this, on the basis of the usernames(of users) who send tweets, tweets was compared with Turkish Special Names which is shared by the Turkish Language Association (TDK) and also achieved results and gender determinations of users in terms of“Female”,“Male”or“Not Determined,”were examined. Under the heading of 'Gender Prediction in Twitter' studies were conducted and the success rates of achieved results were compared. On the basis of this study, the related topics of 'Sentiment Analysis' and 'Gender Prediction' were examined for Turkish Language and all of these studies were carried out through Turkish language.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi yöntemleri ile el ve yüz analizi tahminlemesi

    Hand and face analysis prediction with machine learning methods

    HÜSNEİREM KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR

  2. Gerçek zamanlı duygu durumu analizi: Derin öğrenme tabanlı akıllı sistem tasarımı

    Real-time emotion analysis: Intelligent system design based on deep learning

    TUĞBA GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBartın Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BERK ÜSTÜN

  3. Okul yöneticilerinin otantik ve holistik liderlik tarzlarının pozitif örgütsel davranış üzerindeki etkisi: Yapay sinir ağları uygulaması

    The effects of authentic and holistic leadership styles of the school managers on the positive organizational behavior: Application of artificial neural networks

    ZÜBEYDE YARAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUKADDER BOYDAK ÖZAN

  4. Impact of policy changes on gender perspectives: A social media analysis on Türkiye's withdrawal from the İstanbul Convention Through Natural language processing (NLP)

    Politika değişikliklerinin cinsiyet algıları üzerindeki etkisi: Türkiye'nin İstanbul Sözleşmesi'nden çekilmesinin sosyal medya üzerindeki yansımalarının doğal dil işleme (NLP) yöntemleri ile analizi

    BERRA KARAYEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    SosyolojiKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM YÖRÜK

  5. Cyberbullying unveiled: Using AI and sentiment analysis to illuminate the psychological impacts on vulnerable groups

    Siber zorbalığın analizi: Yapay zeka ve duygu analizi kullanılarak kırılgan gruplar üzerindeki psikolojik etkilerin incelenmesi

    ABDULNASER MUTASHAR FASHAKH FASHAKH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK