Geri Dön

Sosyal ağ verileri kullanılarak Türkiye'nin duygu analizinin görselleştirilmesi

Visualization of the sentiment analysis of Turkey using social network data

  1. Tez No: 464701
  2. Yazar: MUSTAFA GÖÇENOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKER TÜRKER
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bireyler arasında iletişim tarih boyunca çeşitli araçların geliştirilmesi ve kullanılmasıyla süregelmiştir. Günümüzde iletişim, internet ve sosyal ağlar ile bütün bireyleri birbirine bağlayabilecek bir hale gelmiştir. Sosyal ağların sunduğu bu imkân ile bireyler çok çeşitli duygu ve düşünceleri başkaları ile paylaşmaktadırlar. Araştırmacılar ve şirketler sosyal ağlarda oluşan bu veri hazinesinin duygu analizini yapmak için çeşitli yöntemler geliştirmişlerdir. Bu yöntemler başlıca sözlük tabanlı yöntemler ve makine öğrenmesi yöntemleri olarak 2 ana grupta toplanır. Bu tez çalışmasında başlıca amaç sosyal ağ verileri kullanılarak duygu analizi yapılması ve sonuçların görselleştirilmesidir. Duygu analizi çalışması, popüler bir sosyal ağ ve mikroblog sitesi olan Twitter verileri üzerinde yapılmıştır. Twitter API kullanılarak elde edilen veriler üzerinde sözlük tabanlı ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak duygu analizi çalışması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve en uygulanabilir yöntemin makine öğrenmesi yöntemlerinden SMO algoritması olduğu görülmüş ve bu algoritmaya göre elde edilen sonuçlar kullanılmıştır. Duygu analizinin görselleştirilmesi için Google Maps Javascript API kullanılmıştır. Bu API ile Türkiye haritası üzerinde illere ait mutluluk oranları görselleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Communication between individuals have been ongoing with the development and use of various tools throughout the history. Today communication has become that could connect all individuals via internet and social networks. Individuals share a wide variety of emotions and thoughts with the offered facilities by social networks. Researchers and companies have developed various methods to study sentiment analysis on corpus of data in social networks. The principle methods among these are lexical-based methods and machine learning methods. The main purpose of this thesis is analyzing sentiments using social networks data and visualizing the results. Sentiment analysis work, has been done on the popular social networking and microblogging site Twitter. By the use of machine learning and lexical based approaches, sentiment analysis studies were conducted on the data obtained by Twitter API. The obtained results were compared and the most applicable method is determined as SMO algorithm which is one of the machine learning algorithms and the results obtained by this algorithm are used. For the visualization of sentiment analysis Google Maps Javascript API is used. Happiness rates of provinces of Turkey were visualized by using this API.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    674087

    Halkla ilişkiler 2.0 kapsamında hedef belirleme ve ölçme sorunsalına bakış: Alternatif bir yöntem olarak veri madenciliğinin kullanılmasına yönelik örnek bir uygulama

    Overview of the goal setting and measurement problem under public relations 2.0: A samle application for using data as an alternative method

    HIDIR POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Halkla İlişkilerAtatürk Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERYA ÖCAL

  2. Tez No

    379932

    Sources and benefits of social capital for technology based firms in stps: A case of METU Technopolis

    Bilim ve teknoloji parklarında yer alan teknoloji firmaları için sosyal sermayenin kaynakları ve katkıları: ODTÜ Teknokent örneği

    DUYGU ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilm Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NAZLI WASTİ PAMUKSUZ

  3. Tez No

    745065

    Açık kaynak istihbaratı için metin madenciliği teknikleri kullanılarak insan duygularının analizi

    Analysis of human emotions using text mining techniques for open-source intelligence

    SHAHIN AHMADOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUĞ BOYACI

  4. Tez No

    503385

    Konu tabanlı sosyal topluluklar için etkili kullanıcı ağırlıklandırılmış duygu analizi yöntemi

    Influential user weighted sentiment analysis on topic based microblogging community

    ALPASLAN BURAK ELİAÇIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  5. Tez No

    485208

    The social space of relations: Local and nonlocal networks of migrants in Istanbul

    İlişkilerin sosyal alanı: İstanbul'daki göçmenlerin yerel ve yerelden bağımsız ağları

    BÜRGE ELVAN ERGİNLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜZİN BAYCAN

Geri Dön