Analysis of opinion leaders using text mining techniques on social media
Metin madenciliği teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kanaat önderlerinin analizi
- Tez No: 432842
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Fikir madenciliği, Fikir Önderleri, Kaanat Önderleri, Metin Madenciliği, Naive Bayes, Influential Leaders, Naïve Bayes, Opinion Leaders, Opinion Mining, Text Mining
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Sosyal medya teknolojisinin hızlı gelişimi ile dünya çapında benimsenmesine tanıklık edilmiştir. Birçok sebepten ötürü insanlar sosyal medya ve beraberinde gelen teknolojileri kullanmaktadır. Bazıları öğrenme için, bazıları eğlence için bazıları ise ticari amaçla bu teknolojiyi kullanmaktadır. Sosyal medya insanların yaşamlarını yönlendiren önemli bir araç haline gelmiştir. İnsanlar internet üzerinde herhangi bir ürünü satın almadan önce sosyal medya gibi birçok kaynaktan araştırma yapmaktadır. Bu ise insanların paylaştığı fikirler ile fikir bulutlarını oluşturmakta ve insanların yeni oluşturdukları fikirleri yönlendirmektedir. Sosyal medyada fikir liderlerinin yaptığı yorumlar aracılığıyla, başkalarının satın alma kararlarını, fikirlerini, hatta siyasi emellerini etkileyebilmesi muhtemeldir. Bu fikir liderleri genellikle kanaat önderleri (fikir liderleri) ya da etkili liderler olarak adlandırılırlar. Kanaat önderleri aracılığıyla sosyal medyada birçok insanla iletişim kurmak ve yönlendirmek mümkündür. Pazarlama şirketleri bu kanaat önderlerinin önemini fark ettikten sonra stratejilerini değiştirmeye başlamıştır. Ancak bu fikir liderlerinin tespiti göründüğü kadar kolay değildir. Bu yüzden sosyal medyada liderlerin tespit ve analiz edilmesi hakkındaki çalışmalar değerlidir. Bu tez çalışmasında Twitter sosyal medya sitesinde kanaat önderlerinin tespiti ve analizi yapılmaya çalışılmıştır. Fikir liderlerini belirlemek için kullanılan ilk yöntem, kullanıcının takipçi sayısıdır. İkinci kriter olarak ise retweets kullanılmıştır. Son olarak duygu analiz yöntemiyle fikir liderleri tespitine çalışılmıştır. Duygu analizinde sınıflandırma için kullanılan Naive Bayes algoritması ile %59.51 doğruluk elde edilmiştir. Yapılan araştırmalar sonucunda, retweets ve duygu analizine göre bir kullanıcının çok takipçisi olması o kullanıcının çok etkili olduğu anlamına gelmediği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
The advent of social media technology has witnessed rapid adoption globally. There are many ways in which people engage in using this technology. Some people use this technology for fun, some for commercial purpose, while others use it for education. The social media has become essential tool in the lives of people. Nowadays, people can check what other customers think about a product or service before they buy on the Internet. Opinion can be formed referring to shared feedback on the virtual community which redirect the new opinion of people. There are few individuals who can influence buying decisions, ideas or even political ambitions of others through the comments they made on the social media. Those individuals are usually referred to as opinion leaders or influential leaders. It is quite possible to reach out and communicate with a large number of people on the social media through the opinion leaders. The importance of these opinion leaders in marketing made companies start to change their marketing strategies. However, identifying such opinion leaders is not as easy as it may seem. So, the identification and analysis of opinion leaders on social media is a valuable research. This study identifies and analyzes the opinion leaders on Twitter social media site. The first method used to identify the opinion leaders is the traditional measure of influence called indegree, the second one is the retweets criterion, and finally a measure of influence based on sentiment analysis is proposed. The sentiment analysis method uses Naïve Bayes classifier for the classification of sentiments polarity and it has an accuracy of 59.51%. The analysis based on retweets and sentiments showed that having a high indegree rank (the traditional ranking score) does not necessarily mean a user is an opinion leader.
Benzer Tezler
- Instagram'daki ınfluencer pazarlama özelinde skınfluencerların kitlesi üzerinden güven inşası ve güvenin kitle açısından önemi
Building trust on skinfluencers mass in influencer marketing on Instagram and the importance of trust for mass
ECEM KÜBRA KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halkla İlişkilerİstanbul ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELTEM ÜNALERZEN
- Araştırma üniversitelerinin yapılandırılmasına ilişkin öğretim elemanlarının görüşleri: Eğitim fakülteleri örneği
The opinions of academics about structuring research universities: The sample of education faculties
RAMAZAN ŞAMİL TATIK
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN BAKİOĞLU
- Lâmi'î'nin Vâmık u 'Azrâ mesnevîsinin mahallî unsurlar açısından incelenmesi
The analysis of mesnevî vâmik u 'Azrâ by Lâmi'î' in the context of local elements
SÜLEYMAN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Türk Dili ve EdebiyatıMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER TANÇ
- Ermeni soykırım iddialarına karşılaştırmalı iletişim çözümlemesi
A comparative communication analysis of Armenian genocide allegations
FEYZA YURTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Halkla İlişkilerMarmara ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ULAĞLI
- Yiyecek içecek işletmelerinde tüketici satın alma karar süreci ve hatırlı pazarlama
The effect of influencer marketing on consumer purchasing decision in food and beverage industry
FİLİZ ÖZEN
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeNişantaşı Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASIM SALDAMLI