Geri Dön

Sosyal medya madenciliği ve bir uygulama

Social media mining and an application

  1. Tez No: 532195
  2. Yazar: BÜŞRA AYAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA CAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Duygu analizi, Metin madenciliği, Sosyal medya, Twitter, Veri madenciliği, İçerik analizi, Sentiment analysis, Text mining, Social media, Twitter, Data mining, Content analysis
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, farklı sektörlerde faaliyet gösteren rakip firmaların Twitter verilerini analiz ederek, firmaların Twitter değişkenlerinin firmalara göre anlamlı farklılık ve uyum gösterip göstermediğinin tespit edilmesini, firmaların Twitter'da paylaştıkları içeriklerin kümelenmesini ve hangi içerik kümesinin en fazla etkileşime yol açtığının belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu çalışmada ayrıca, özel bir döneme ait verilerden hareketle firmaların Twitter etkinliklerinin (performanslarının) ölçümlenmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda, Sosyal Medya Madenciliği süreci izlenerek iki bölümden oluşan bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Birinci bölümde firmaların 2017 yılına ait Twitter verileri elde edilerek, firmaların Twitter değişkenlerinin firmalara göre değişkenlik gösterip göstermediği Ki-Kare, uyum gösterip göstermediği ise Uygunluk Analizi uygulanarak saptanmıştır. Firmaların tweetlerinin kümeleri bir dizi Metin Madenciliği ön işleme metotları yardımıyla ve hangi içerik kümelerinin daha fazla etkileşim aldığı Pareto İlkesi kapsamında ele alınarak analiz edilmiştir. İkinci bölümde ise, 2018 Şubat ayı boyunca kullanıcılar tarafından firmalar hakkında paylaşılan Twitter verileri ile firmaların bu döneme ait Twitter verileri ele alınarak, firmaların Twitter etkinliklerinin ölçümlenmesi gerçekleştirilmiştir. Twitter etkinlik ölçüm kriterleri arasında yer alan tweet değerini saptamak amacıyla, kullanıcılar tarafından paylaşılan tweetlerde Duygu Analizi gerçekleştirilmiş ve firmalar hakkında paylaşılan tweetlerin duygu durumları olumlu, nötr ya da olumsuz olmak üzere sınıflandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study aims to determine whether Twitter variables of the firms have significant differences and correspondence with respect to the firms, to cluster the Twitter feeds that firms share on Twitter and to find out which cluster has the maximum interaction through analyzing the Twitter data of the rival firms operating in different sectors. In this study, it is also aimed to measure the effectiveness (performance) of the firms on Twitter during a specific time period. In this context, an application that consists of two parts was carried out by following the process of Social Media Mining. In the first part, the Twitter data of the firms for the year 2017 were gathered, Chi-Square and Correspondence Analysis were applied to find if there were significant differences and correspondence between Twitter variables and the firms. The clusters of the tweets that firms share on Twitter and which cluster received more interaction were analyzed with the help of a number of Text Mining pre-processing methods and the Pareto Principle, respectively. In the second part, Twitter data about the firms shared by the users and the firms' Twitter data were captured during February 2018 to measure the effectiveness of the firms on Twitter. In order to determine the tweet value among the Twitter effectiveness' measurement criteria, Sentiment Analysis was carried out on the tweets shared by the users and the sentiment of the tweets about the firms was classified as positive, neutral or negative.

Benzer Tezler

  1. Birliktelik analizi ile üniversite öğrencilerinin sosyal medya kullanım analizi ve bir uygulama

    Analysis of social media use of university students with association analysis and an application

    DAMLA İNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ

  2. 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

  3. Sosyal ağlarda veri madenciliği üzerine bir uygulama

    The application related with data mining on social networking

    MEHMET ULVİ ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR

  4. Veri madenciliği ile markaların dijital pazarlama kanallarının performansının değerlendirilmesi üzerine bir uygulama

    An application on the evaluation of the performance of digital marketing channels of brands with data mining

    SERKAN ETİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ İNEL

  5. Twitter duygu analizi üzerine bir uygulama (Yemeksepeti örneği)

    An application on twitter sentiment analysis (Yemeksepeti example)

    MERVE TUNALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeGebze Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN KİTAPÇI