Üniversitelerin Twitter kullanım analizi ve tahmini
Universities Twitter use analysis and forecasting
- Tez No: 678904
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ PARVANEH SHAMS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Uzun-Kısa Süreli Bellek, sosyal medya tahmin analizi, tekrarlayan sinir ağı, zaman serileri, Long-Short Term Memory, Social media prediction analysis, recurrent neural network, time series
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Sosyal medya uygulamaları günlük hayatımızda önemli bir yere sahiptir. Sosyal Medya blog sayfaları, ticari alanlar, sosyal ağlar, haberleşme kanalları birçok alanda hizmet vermektedir. Bu alanda sosyal medya çeşitli kurumsal sayfalar ve kullanıcı paylaşımları olmak üzere önemli bir şekilde veri kaynağı oluşturulmaktadır. Bu kaynak bize sosyal medya alanı üzerinde ticari anlamda birçok alanda analizler ve tahminler yapma imkânı sunmaktadır. Bu veri kaynakları, sosyal medya üzerinden paylaşılan bilgilerden zamana bağlı çıkarımlar yapılması konusunda veri analizi önemli bir çalışma alanıdır. Bu çalışmada, Twitter üzerinde belirlemiş olduğumuz beş üniversiteye ait Twitter verilerine göre tahmin analizi yapılacaktır. Bu verileri analiz ederken tahmin problemini çözmek ve iyi bir sonuç alabilmemiz için model olarak LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağı ve Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modeli, tahmin problemini çözmek için ise RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası) kullanılacaktır. Yapılan çalışma sonucunda belirlemiş olduğu üniversitelerin geriye dönük zaman bazında verilerine göre %67 eğitim %33 oranında test verileri üzerinde tahmin yapılmıştır. Tahmin sonuçları; İstanbul Aydın Üniversitesi, İstanbul Üniversitesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Marmara Üniversitesi sırayla RMSE değerleri 0.06, 0.04, 0.09, 0.07, 0.05 ve R2 değerleri sırayla 0.92, 0.96, 0.90, 0.93, 0.95 sonuçları elde edilmiştir. LSTM modeli tahmin değerleri ARIMA tahmin değerlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Derin öğrenme metotlarından LSTM modeli ile yapılan çalışmada, tahmin uygulamalarında başarılı ve etkili sonuçlar elde edileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Social media applications have an important place in our daily life. Social Media blog pages, commercial areas, social networks, communication channels serve in many areas. In this area, an important source of data is created, including social media, various corporate pages and user shares. This resource offers us the opportunity to make commercial analyzes and forecasts on the social media field. These data sources are an important field of study for making inferences based on time from the information shared on social media. In this study, predictive analysis will be made according to the Twitter data of five universities that we have determined on Twitter. While analyzing these data, LSTM (Long Short Term Memory) network and Recurrent Neural Network (RNN) model will be used as models to solve the prediction problem and get a good result, and RMSE (Root Mean Square Error) will be used to solve the prediction problem. According to the retrospective time-based data of the universities determined as a result of the study, 67% education was estimated on 33% test data. Forecast results; Istanbul Aydın University, Istanbul University, Istanbul Technical University, Yıldız Technical University, Marmara University, respectively, RMSE values 0.06, 0.04, 0.09, 0.07, 0.05 and R2 values 0.92, 0.96, 0.90, 0.93, 0.95, respectively. LSTM model predictive values gave better results than ARIMA predicted values. In the study conducted with LSTM model, one of the deep learning methods, it has been shown that successful and effective results can be obtained in prediction applications.
Benzer Tezler
- A robust and hybrid machine learning model for university satisfaction estimation on Turkish Twitter feeds
Türkçe Twitter yayınlarında üniversite memnuniyeti tahmini için sağlam ve hibrit bir makine öğrenme modeli
ABDULFATTAH ESMAIL HASAN ABDULLAH BA ALAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERHAT BOZKURT
- Yeni kurulan üniversitelerin sosyal medya kullanım performanslarının değerlendirilmesi: Twitter ayak izi
Evaluation of social media usage performance of newly established universities: Twitter footprint
HAZAL YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZEL
- Türkiye'deki üniversitelerin sosyal medya kullanım politikalarının ve kullanım oranlarının karşılaştırılması
Comparison of social media usage policies and utilization rates of universities in Turkey
MURAT SELÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilim ve Teknolojiİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURAK ŞİŞMAN
- Sosyal medyanın kurumsal iletişim aracı olarak kullanımı: Devlet ile vakıf üniversitelerinin sosyal medya paylaşımlarının karşılaştırmalı analizi
Using social media as corporate communication instrument: Comparative analysis of social media shares of state and foundation universities
MEHMET MİHDİ GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Halkla İlişkilerGaziantep Üniversitesiİletişim ve Toplumsal Dönüşüm Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMİNE ŞAHİN
- Pandemi sürecinde sosyal ağlarda üniversite kütüphanesi hizmetleri
University library services in social networks during the pandemic
BELEMİR İYİSAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgi ve Belge YönetimiÇankırı Karatekin ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KASIM BİNİCİ