Geri Dön

Processing post-disaster social media data

Afet sonrası sosyal medya verisini işleme

  1. Tez No: 771351
  2. Yazar: ALİ BURAK CAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Sosyal medya son yıllarda çok güçlü bir kavram hâline geldi. Herhangi bir olay yaşandığında en anlık bilgiler tüm kullanıcılar tarafından verilebiliyor bununla birlikte bu anlık bilgiler tüm kullanıcılar tarafından basit bir aramayla kullanıcılara gösterilebiliyor. Her bir kişinin mikrofonu olduğu bu platformlar önemli olaylar yaşandığında anlık bilgileri almak için en doğru yer gibi gözüküyor olmasına rağmen, tabiri caizse herkesin aynı anda konuşması bir kaos yaratıyor. İstenilen bilginin bu vahşi ortamdan ayırt edilmesi özellikle herhangi bir afetin yaşandığı durumlarda zaruridir. Bu çalışmada afet sonrası mikro blog sitelerinde paylaşılan metinler ve konumlar yardımıyla akıllı bir felaket yönetim sistemi için çalışmalar yapılmıştır. Vaka çalışması için 2020 yılında Izmir depremi sırasında ve sonrasında Twitter üzerinde paylaşılan tweetler toplanmıştır. Tweetler denetimli ve yarı denetimli olarak etiketlenerek veri setlerine dönüştürülmüştür. Veri setleri üzerinde hem metin ve konum çıkarımları içeren içerik tabanlı analizler yürütülmüştür, hem de etiketli veri setleri üzerinde sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Analiz ve sınıflandırma sonuçları başarı gösterirken yapılan çalışmanın afet sonrası senaryolarda işe yarar olabileceği kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Social media has become a compelling concept in recent years. Contrary to old media, social media ensures bidirectional communication and sharing between sources and consumers. The most instant information shared by all users can be retrieved with a simple search. Although these platforms, where each person has a microphone, seem to be the right place to get instant information when important events occur, it creates chaos when everyone speaks simultaneously. Thus, it is essential to distinguish the desired information from this wild environment, especially in case of any disaster. Within the scope of this research, studies have been carried out for a smart disaster management system with the help of texts and locations shared on microblogging platforms after a disaster. For an application to conduct experimental research, tweets shared on Twitter during and after the Izmir earthquake happened on 30 October, 2020 were collected. The tweets were annotated as fully- and semi-supervised ways to create big and labeled datasets. Datasets are used for both content-based analyzes and classifications. Since the analysis and classification methods results are promising, it has been proven that the study can be useful in post-disaster scenarios.

Benzer Tezler

  1. Coğrafi referanslı sosyal medya verilerinden doğal dil işleme ve derin öğrenme kullanılarak duygu analizi

    Sentiment analysis from georeferenced social media data using natural language processing and deep learning

    DİLAN GÖZDEM DOLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER ŞEN

  2. Applications of aspect-based sentiment analysis

    Metınsel verılerle sosyal medyada görüşe dayalı duygu analızının uygulamaları

    AİMAN ALTAF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Kadir Has Üniversitesi

    Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANER ARSAN

  3. Doğal afetlerde çevrimiçi davranış verilerine dayalı ihtiyaç tahmini ve kaynak tahsis optimizasyonu: 2023 kahramanmaraş depremleri uygulaması

    Demand prediction and resource allocation optimization based on online behavioral data in natural disasters: An application to the 2023 Kahramanmaraş earthquakes

    MEHMET DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİ DAŞDEMİR

  4. 17 Ağustos 1999 Marmara Depremi ile 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremlerinin boylamsal analiz yöntemi ile karşılaştırılması

    Comparison of 17 August 1999 Marmara Earthquake and 6 February 2023 Kahramanmaraş earthquake through longitudinal analysis method

    MİNE FIRAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDA KUNDAK

  5. Unmanned aerial vehicles based 3D city modeling data collection, processing and analysis the case of Yavuz Sinan neighborhood

    İnsansız hava araç tabanlı 3D şehir modellemesi veri toplama, işleme ve analizi Yavuz Sinan mahallesi örneği

    ABDALRAHMAN ALASHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN