Twitter üzerinde yapılan Türkçe paylaşımlar için etiket analiz aracı
Hashtag analyze tool for Turkish shares on Twitter
- Tez No: 507478
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Sosyal medya kullanımının hızla arttığı günümüzde, bu ortamda paylaşılan bilgilerin analiz edilerek kullanılması da kaçınılmaz hale gelmiştir. Elde edilen sonuçlar hemen hemen her sektörde kullanılmaktadır. Yapılan analizler sayesinde ulaşılmak istenen hedeflere daha kısa sürede ulaşılması nedeni ile bu alana olan ilgi her geçen gün artmaktadır. En çok kullanılan sosyal medya ortamlarından biri de Twitter'dır. Twitter, kullanıcıların belirli bir karakter sınırlaması altında metin, resim, video ve anket paylaşımı yapabildiği bir sosyal medya platformudur. İnsanların mesajlarını kısa cümleler ve multimedya içerikleri yardımıyla hızlı bir şekilde paylaşabilmeleri nedeni ile dünyanın en çok kullanılan sosyal ağlarından biridir. Bu nedenle burada paylaşılan bilgilerin analiz edilerek sonuçlar elde edilmesi, araştırmacıların üzerinde yoğun bir şekilde çalıştığı ve çalışmaya devam ettiği bir konudur. Bu çalışmada geliştirilen uygulama yardımı ile Twitter üzerinde kullanıcıların tweet metinlerinde kullandığı etiketler (#hashtag) üzerinden analiz yapılabilmektedir. Bu analiz yardımı ile meydana gelen toplumsal bir hareketin ve kampanyanın detaylarına ulaşılabilmektedir. Oluşan kampanya ile ilgili atılan tweet sayısı, tweet atan gerçek kişi sayısı, kampanyanın başladığı zaman dilimi, kampanyayı ilk başlatan kullanıcı ve tweet, etkileşim sayısı, atılan tweeetler üzerinden duygu analizi ve tweet atan kullanıcılar üzerinden cinsiyet analizi yapılabilmektedir. Bir kampanya için atılan tweetler içinde en çok kullanılan diğer etiket ve anahtar kelimeler çıkarılabilmektedir. Ayrıca atılan tweetler içinde kullanılan bağlantılar (url) üzerinde bir analiz yapılarak en çok yönlendirme alan sayfa detayına da ulaşılabilmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to develop a Twitter tag (hashtag) tracking and analysis tool. For this purpose, a web based software has been developed that draws tweeties / sentences of target ethics via Twitter and analyzes them through them. With the developed software, detailed follow-up and analysis processes of a campaign launched on Twitter social network can be done. After the analyzes made with the developed software, smart conclusions can be made and Twitter social network; detailed analysis of the events and the day can be taken. As a result of the study, the details of the social movement and the campaign that are taking place on the Twitter social network can be met. Gender analysis can be done through the number of tweets pertaining to the resulting campaign, the number of actual tweets, the time zone at which the campaign starts, the user who initiated the campaign first, the number of interactions, the emotion analysis and tweet over the tweetets thrown. The most commonly used tags and keywords in a tweet for a campaign are removed. In addition, in the tweets that are taken, users can reach the details of the page that receives the most referrals by analyzing the links (url). Thanks to the developed software, details and analyzes that can not be accessed directly via Twitter or another channel can be accessed.
Benzer Tezler
- Sosyal paylaşım ağlarının siyasal içeriklerinde nefret söylemi: 2019 İstanbul seçimlerine ilişkin twitter paylaşımları
Hate speech in the political content of social sharing networks: Twitter posts about 2019 Istanbul elections
YUSUF TÜRKNAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
GazetecilikÜsküdar ÜniversitesiYeni Medya ve Gazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN İRVAN
- Kuraklıkla ilgili sosyal medya mesajlarının duygu analizi
Sentiment analysis of social media data about drought
SEVDANUR DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY AYDOĞAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak uzaktan eğitim konulu Türkçe tweetlerin duygu analizi
Turkish tweets on distance education using machine learning methods sentiment analysis
ALİ CAN AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU
- Twitter verileri ile makine öğrenmesi kullanılarak duygu analizi: Torku örneği
Sentiment analysis using machine learning with twitter data: Case of Torku
MUHAMMED ALİ BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ALİ AKYÜREK
- Yeni medyada nefret söylemi: Taraftarların 6222 sayılı Kanun içerikli nefret söylemlerinin Twitter üzerinden incelenmesi
Hate speech in new media: Investigation of hate speech including law numbered 6222 Created by the fans
ELZEM SEREN DİNÇ KIRLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sosyolojiİstanbul ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜVEN NECATİ BÜYÜKBAYKAL