Geri Dön

Sosyal medya verilerinden duygu analizi yöntemi ile seçim sonuçlarının mekansal tahmini: Kocaeli ili örneği

The spatial estimation of selection results by emotion analysis method from social media data: A case of Kocaeli province

  1. Tez No: 612212
  2. Yazar: TUBA BETÜL ÖZKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TANER ÜSTÜNTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Twitter, Seçim Tahmini, Naive Bayes, Duygu Analizi, Twitter, Election Predictions, Naive Bayes, Sentiment Analysis
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Son dönemlerde oldukça yaygınlaşan sosyal medya ortamları gerek Türkiye'de gerekse Dünya'da sıklıkla kullanılmaktadır. Bu bağlamda Twitter, kullanıcılarla doğrudan iletişime girme imkânı verdiği için bu mecra, seçim dönemlerinde de adayların ve partilerin kurtarıcısı haline gelmiştir. Bunun altında yatan sebep, Twitter'ın kullanıcılara herhangi bir konu üzerinde fikirlerini açıkça beyan etme olanağı sunmasıdır. Ayrıca seçim dönemlerinde halkın da dilediğini yazma imkanı bulduğu bu ortam sayesinde, parti ve adayları halkın isteklerini görebilmekte, bu istek ve şikayetlere göre önlemler alabilmektedir. Bu tez kapsamında 31 Mart 2019'da yapılan yerel seçimlerde Twitter'da yayınlanan tweetlerden yararlanılarak, Kocaeli ili seçim sonuçlarının tahmini yapılmıştır. Tahminlerin yapılması için; 2019-03-01 ile 2019-03-31 tarihleri arasındaki ham tweetler, Python dilinde yazılan bir program ile json formatında toplanıp, günlük olarak gruplandırılmıştır. Seçim sonucunu belirlemeye yönelik anahtar kelimeler belirlenmiştir. Bu ham tweetler gruplandırıldığında AKP 878, İyi Parti 283, Saadet Partisi 208 adet, tarafsız 600 adet, toplamda 1969 adet tweet toplanmıştır. Tweetlerin sınıflandırılmasında Naive Bayes yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra sınıflandırılan tweetler üzerinde“Duygu Analizi”gerçekleştirilmiştir. Duygu analizi sonucunda, siyasi tercihlerin tahmininde, bu yöntemin yeteri kadar başarılı sonuçlar vermediği, popülasyonun çok geniş tutulması halinde başarı oranının artabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Recently,social media is used frequently in turkey and the world. In this context, twitter has become the liberator of candidates and political parties during the election periods and it provides the opportunity to communicate directly with the users. The reason for this is that twitter allows users to express their opinions on any issue. In addition, thanks to this environment in which the people have the opportunity to write whatever they wish during the election periods, political parties and its candidates can see the wishes of the people and can take measures according to these requests and complaints. Within the scope of this thesis, the election results of kocaeli province were estimated by using tweets published on twitter in local elections held on 31 march 2019. To make predictions; the raw tweets between 2019-03-01 and 2019-03-31 were collected in json format with a program written in python and grouped daily. Keywords were determined to determine the outcome of the selection. When these raw tweets were grouped, for akp 878,for ıyi parti 283,for saadet partisi 208, 600 neutral, total 1969 tweets were collected. Naive bayes method was used in the classification of tweets. Then, executed“ sentiment analysis ”on classified tweets. As a result of sentiment analysis; in the estimation of political preferences this method does not yield successfull results; ıt is concluded that the success rate may increase if the population is kept very wide.

Benzer Tezler

  1. Global goals, local voices: A multinational comparative sentiment and topic analysis of public transportation in the context of SDGs

    Küresel hedefler, yerel sesler: Sürdürülebilir kalkınma amaçları bağlamında toplu taşımaya yönelik ülkelerin karşılaştırmalı duygu ve konu analizi

    ASLIGÜL AKSAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

  2. The impact of emoji use in online consumer reviews and company responses

    Çevrimiçi tüketici yorumlarında ve şirket yanıtlarında emoji kullanımının etkisi

    ESRA ÖRNEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE BANU ELMADAĞ BAŞ

  3. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal ağlarda bilgi keşfi

    Knowledge discovery in social networks using text mining techniques

    FATMA GÜLŞAH TAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL

  4. The effect of social media analytics as a strategic tool on the marketing management

    Stratejik bir araç olarak sosyal medya analitiğinin pazarlama stratejilerine etkisi

    DİLAY KAYMAK ÇİMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeİstanbul Bilgi Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. BERİL DURMUŞ

  5. Veri madenciliği yaklaşımının yeni ürün geliştirme sürecinde kullanımı: Akıllı telefonlar üzerine bir uygulama

    Using data mining approach in new product development process: An application on smartphones

    CİHAN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER MURAT AR