Social media mining with R
R ile sosyal medya madenciliği
- Tez No: 506294
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar programlama, Kelimeler, Programlama dilleri, Sosyal medya, Veri madenciliği, Web tabanlı uygulamalar, Computer programming, Words, Programming languages, Social media, Data mining, Web based applications
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, sosyal media web uygulamalarından veri çıkartma, veri hazırlama veya düzeltme, tokenizasyon, kelime sıklığı tahminleme, kelime yığınının duygu analizi ve görselleştirilmesi gibi birçok sosyal media madencilik tekniği R ortamında uygulanmıştır. Bu teknikler için R fonksiyonları oluşturularak, bu fonksiyonlar Türk Hava Yolları vaka çalışmasında uygulanmıştır. Sosyal media web uygulamalarından R programlama dili kullanılarak, söz konusu şirkete ait Facebook ve TripAdvisor web sayfasında yer alan yorum ve görüşleri kapsayan sosyal media verisi alınmıştır. Facebook ve TripAdvisor'dan veri temini için R paketleri kullanılmıştır. Bir sonraki aşamada, kompleks veri yapısı ve gereksiz sütunlar içeren dağınık ham veri, biri Facebook diğeri TripAdvisor için, dataframe yapısında iki farklı düzenli veri setine dönüştürülmüştür. Çalışmanın devamında yorum ve görüşlerden oluşan veri seti tokenize tekniği ile cümlelere ve ardından sözcüklere indirgenmiştir. Bunu yanısıra, veri seti içinde yer alan geçmiş zaman ve şimdiki zaman fiileri de kök fiil haline dönüştürülmüştür. Çalışmanın son aşamasında, tokenize edilmiş olan Facebook yorumları ve TripAdvisor görüşleri üzerinde; kelime sıklık sayımı, duygu analizi ve kelime yığını görselleştirmesi gibi çeşitli metin analiz teknikleri uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this research study, many social media mining techniques, such as data extraction, data wrangling or tidying, tokenization, estimation of word frequency, sentiment analysis and visualization of word cloud, have been applied in R environment. The study builds R functions for these techniques. Later, these functions are used in the case study on Turkish Airlines. TurkishAirlines' social media data, i.e. comments posted by TurkishAirlines' Facebook followers and reviews posted by the customers on TripAdvisor Website, are scraped from the social media web applications using R programming language. R packages, built for web scraping, are used to retrieve data from Facebook and TripAdvisor. Afterward, the messy extracted data, with the complex data structure and unnecessary columns, are converted into two different tidy datasets, one for Facebook and other for TripAdvisor. Subsequently, the responses, either comments or reviews, are tokenized into sentence and words. The tokenized data have been cleaned by extracting NA values and stop words. Moreover, the verbs in different forms, such as present simple, present participle, past simple and past participle, are converted into the base form of verbs. Lastly, text analysis techniques such as word frequency count, sentiment analysis, and word cloud visualization are applied to tokenized Facebook comments and TripAdvisor reviews.
Benzer Tezler
- Sosyal medyada gıda sektörünün netnografi ve metin madenciliği yöntemi ile incelenmesi: Torku markasının Twitter analizi
Analysis of the food industry in social media with Netnography and text mining methods: Twitter analysis of Torku brand
FATMA DİKKAYA KAVAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonomiAksaray Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VİLDAN GÜLPINAR DEMİRCİ
- DESIGN AND IMPLEMENT A MODEL USING SOCIAL MEDIA MINING AND TWITTER API FOR IDENTIFYING OPINIONS OF A TOPIC ON TWITTER
TWITTER KONUSUNUN GÖRSELLERİNİN TANIMLANMASI İÇİN SOSYAL MEDYA MADENCİLİĞİ VE TWITTER API KULLANARAK MODEL TASARIM VE UYGULAMA
RIYAM SHIHAB AHMED AL-HUSSEINAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Veri madenciliği yöntemleriyle sosyal medya duygu analizi
Social media sentiment analysis with data mining techniques
BATUHAN CEM ÖĞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP
- Sosyal medya madenciliği ile seçim coğrafyası: 31 Mart 2019 yerel seçimi örneğinde Ankara
Electoral geography with social media mining: Ankara in the example of March 31, 2019 local election
BURAK OĞLAKCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Siyasal BilimlerBalıkesir ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER UZUN
- Veri madenciliği yöntemlerini kullanarak sosyal medya reytingleri ile geleneksel tv reytingleri arasındaki ilişkiyi bulmak
Finding the relationship between social media ratings and traditional tv ratings using data mining methods
MEHMET ÖZKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA