Sosyal medya mesajlarının veri madenciliği yöntemi ile duygu analizi (Sivas ili örneği)
Analysis of social media messages by data mining method (Example of Sivas province)
- Tez No: 538097
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALİ ALAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, İletişim Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bilgisayarın günlük hayatımızda önemli bir yere sahip olmasıyla birlikte, kişilerin bilgi paylaşımı ve sosyal medya kullanımı da artış göstermiştir. Bu artış ile birlikte sosyal medya ortamlarında anlamlı ve anlamsız veri yığınları meydana gelmektedir. Veri yığınlarının anlamlı hale getirilmesi, sosyal medya üzerinden paylaşılan bilgilerden çıkarımlar yapılması konusunda duygu analizi önemli bir çalışma alanıdır. Duygu analizi, bir metin içerisindeki ifade de anlatılmak istenen duyguyu belirlemeyi amaçlamaktadır. Etkin bir duygu analizi yapılabilmesi için öncelikle verilerin doğru duygu sınıflarına ayrılması gerekmektedir. Bu nedenle çalışma kapsamında incelenecek veriler direkt duygulara (mutluluk, kızgınlık, şaşkınlık gibi) ayrılarak gruplandırılmıştır. Bu tezde, sosyal medya ağı olan Twitter kullanıcılarının Sivas İli'ne ait paylaşımları analiz edilmiştir. Yapılan paylaşımların ifade ettiği duygular“Mutlu”,“Kızgın”,“Şaşkın”,“Üzgün”,“Tarafsız”olmak üzere beş farklı sınıfta toplanmıştır. Yazım hatalarından arındırıldıktan sonra bu beş grupta etiketlenen veriler, duygu analizi yöntemleriyle analiz edilmiş ve elde edilen sonuçlar incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
With the computer having an important place in our daily lives, the use of information sharing and social media has also increased. With this increase, meaningful and meaningless data stacks occur in social media environments. Sentiment analysis is an important area of work to make meaningful data stacks and to make inferences from information shared on social media. Sentiment analysis, described in the statement in a text aims to determine the desired emotion. In order for an effective sentiment analysis to be made, the data must first be divided into correct emotion classes. Therefore, the data to be examined within the scope of the study were grouped by direct emotions (such as happiness, anger, bewilderment). In this thesis, the shares of the social media network Twitter users from the province of Sivas were analyzed. The emotions expressed by the shares are grouped in five different classes:“Happy”,“Angry ”,“Confused”,“Sad”,“Neutral”. After being cleared of spelling errors, the data labeled in these five groups were analyzed by sentiment analysis methods and the results were analyzed.
Benzer Tezler
- Sosyal ağlarda veri madenciliği üzerine bir uygulama
The application related with data mining on social networking
MEHMET ULVİ ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR
- İstanbul şehir marka imajının İngilizce sosyal medya paylaşımları üzerinden kavram haritası yöntemiyle analizi
Analysis of Istanbul city brand image via concept map method over English social media shares
CİHANGİR KASAPOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN AKSOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH BAŞKOL
- Sosyal medya analitiği ile siber zorbalık tespiti
Cyberbullying detection by social media analytics
FURKAN ZAHİT ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İletişim BilimleriMarmara ÜniversitesiBilgi Güvenliği Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YÜCE
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM SABUNCU
- Measuring the sentiment effects using emoticon features for a general Turkish corpus
Emoji ikonlarının özellikleri kullanılarak genel Türkçe derlem üzerinde duygu analizinin ölçülmesi
ÇAĞATAY ÜNAL YURTÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- User modeling on microblogging web sites
Mikro-blog web sitelerinde kullanıcı modelleme
ZEYNEP ZENGİN ALP
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ