Geri Dön

Metin madenciliği teknikleri ile Akdeniz'de göçün eğilimi: Göç Politikası Enstitüsü örneği

Migration trends in the Mediterranean region with text mining techniques: The example of Migration Policy Institute

  1. Tez No: 712211
  2. Yazar: DİLAN İPEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇOBAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sosyoloji, Uluslararası İlişkiler, Sociology, International Relations
  6. Anahtar Kelimeler: Göç, Akdeniz'de Göç, Metin Madenciliği, Duygu Analizi, LDA, Metin Kümeleme, Migration, Migration in the Mediterranean Basin, Text Mining, Sentiment Analysis, LDA, Text Clustering
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Akdeniz Uygarlıkları Araştırma Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akdeniz Göç Araştırmaları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Akdeniz havzası, tarih boyunca göç hareketliliği açısından oldukça hareketli bir bölgedir ve son yıllarda yoğun göç akışına maruz kalmıştır. Artan göç hareketlilikleri beraberinde göç alanındaki araştırmalara da hız kazandırmıştır. Çok sayıdaki araştırmaların incelenmesi ve analiz edilmesinde geleneksel yöntemler yetersiz kalmaktadır ve analizi güçleştirmektedir. Bu nedenle araştırmaların etkin ve hızlı bir şekilde analiz edilmesinde metin madenciliği teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Akdeniz bağlamında ele alınan göç konulu makaleler metin madenciliği teknikleri ile analiz edilerek makalelerin duyguları, hangi konuların öne çıktığı ve benzerliklerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Göç Politikaları Enstitüsü'nde alınan Akdeniz ülkeleri kapsamındaki“736”göç ile ilişkin makale çalışmanın kapsamına alınmıştır. İlgili makaleler üç bölümde analiz edilmiştir. Birinci bölümde, duygu analizi ile makalelerin polarite (pozitif/ negatif / nötr) ve polarite değerleri (0.0-1.0) tespit edilmiştir; ikinci bölümde gizli dirichlet ayrımı (LDA) ile makalelerin öne çıkan konuları ve ileriye yönelik konu tahmini yapılmıştır; üçüncü bölümde metin kümeleme ile makalelerin benzerliklerine göre gruplandırılması yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda Akdeniz bağlamında ele alınan makalelerin negatif duyguların baskın olduğu tespit edilmiştir. Makaleler, beş konu üzerinde temalandırılmıştır. Bu konular, uluslararası göç ve güvenlik; çalışma yaşamına katılım; göçmen sağlık politikaları; göç ve insan hakları; göç ve entegrasyon şeklindedir. Gelecekteki makalelerin daha çok uluslararası göç ve güvenlik konusundan gelmesi öngörülmektedir. Makaleler benzerlik durumlarına göre beş sınıfta kümelenmiştir ve makalelerin %18'i birbirine benzer olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The Mediterranean Basin has been a dynamic location in terms of migration activity throughout history, and in recent years, this area has been exposed to intensive amounts of migration. With the increase in migration activity, studies on migration have increased as well. Traditional methods are insufficient and complicated for examining and analyzing large numbers of studies. Therefore, text mining techniques are used to analyze studies effectively and quickly. This study aims to analyze the sentimental aspect, prominent subjects, and similarities between articles about migration in the Mediterranean context using the text mining technique. Seven hundred thirty-six articles within the context of Mediterranean countries regarding migration provided by the Migration Policy Institute are included in the study. The related articles are analyzed within three sections. The first section consists of determining the polarity (positive/negative/neutral) and polarity values (0.0–1.0) of the articles using sentiment analysis. The second section consists of determining the prominent subjects and predicting prospective topics using latent dirichlet allocation (LDA). The third section is the classification of the articles according to their similarities using text clustering. As a result of the analyses, it was determined that negative sentimental elements were dominant in the articles discussed in the context of the Mediterranean countries. Articles are thematized based on five topics. These topics are international migration and security, participation in working life, immigrant health policies, immigration and human rights, immigration and integration. It is anticipated that future studies will mainly focus on international migration and security. The articles are categorized into five categories according to their similarity status, and 18% of the articles were found to be similar to each other.

Benzer Tezler

  1. Metin madenciliği teknikleri kullanılarak kulak burun boğaz hasta bilgi formlarının analizi

    Analysis of otolaryngology patient information forms using text mining techniques

    BAŞAK OĞUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilim ve TeknolojiAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR BİLGE

  2. Otel yorumlarının metin madenciliği yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi: Mayorka, Antalya, Şarm-el Şeyh örneği

    Comparative analysis of hotel reviews with text mining methods: The case of Majorca, Antalya, Sharm-el-Sheikh

    LEYLA ATABAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    TurizmAkdeniz Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEYKAN ÇİZEL

  3. Literatürden bilgi çıkarımı; bir gerçek zamanlı web tabanlı metin madenciliği uygulaması

    Literature mining; A REAL-time WEB-based text mining application

    BAŞAK OĞUZ YOLCULAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilim ve TeknolojiAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. NEŞE ZAYİM

  4. Metin madenciliği teknikleri ile şirketlerin vizyon ifadelerinin analizi

    Analysis of vision statements of firms by using text mining techniques

    CEMİLE MELEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

  5. 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