Geri Dön

Twitter üzerinde yapılan Türkçe paylaşımlar için etiket analiz aracı

Hashtag analyze tool for Turkish shares on Twitter

  1. Tez No: 507478
  2. Yazar: YUNUS EMRE KARABULUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2021

    GazetecilikÜsküdar Üniversitesi

    Yeni Medya ve Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN İRVAN

  2. Kuraklıkla ilgili sosyal medya mesajlarının duygu analizi

    Sentiment analysis of social media data about drought

    SEVDANUR DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY AYDOĞAN

  3. 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

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ALİ AKYÜREK

  5. 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

    Türkçe

    2020

    Sosyolojiİstanbul Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜVEN NECATİ BÜYÜKBAYKAL