Geri Dön

Sosyal medya verileri ile duygu analizi

Sentiment analysis with social media data

  1. Tez No: 773613
  2. Yazar: SEVGİ GÜLÇİN AKTEMUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MİHRİMAH ÖZMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sosyal Medya, Duygu Analizi, Covid, Metin Madenciliği, Social Media, Sentiment Analysis, Covid, Text Mining
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Sosyal medya verileri ile duygu analizi çalışmasının amacı koronavirüsün insan yaşamına etkisini gözlemlemektir. Bu etki günlük yaşamda çoğunlukla kullanılan sosyal medya aracılığıyla analiz edilmiştir. Duygu analizi bir metin madenciliği metodudur. Bu çalışmada metnin en yoğun olduğu sosyal medya aracı olan Twitter veri kaynağı olarak belirlenmiştir. Twitter, insanların duygularını ve düşüncelerini kelimelerle ifade edebildikleri bir araçtır. Bu çalışma kapsamında veri dönemlere ayrılmıştır. Birinci dönem, ilk covid vakası ve öncesidir, yani hayatımızda hiç covid kelimesinin bulunmadığı dönemi temsil etmektedir. İkinci dönem Türkiye' deki ilk vaka ve sonrasıdır. Üçüncü dönem Türkiye' deki ilk aşı ve sonrasıdır. Dördüncü ve beşinci dönemler ise covid sonrası ve aşı sonrası dönemlerinin, sistemden veri çekme işleminde tarih kısmı aynı kalmak şartıyla 'covid' anahtar kelimesi kısıtının da eklenmesi ile oluşmaktadır. Python aracılığıyla Twitter' dan veri çekilip lokasyon, tweet metni, takipçi sayısı, tarih ve saat gibi alanlar elde edilmiştir ve çeşitli analizler sonucu dönemlerin, şehirlerin, bölgelerin, ayların ve yılların pozitif, negatif ve nötr oranları bulunmuştur. Dönemleri kendi içerisinde değerlendirdiğimizde almış oldukları puanlara göre duygu analiz sonuçları şöyledir: Covid öncesi en yüksek pozitiflik düzeyine sahipken, covid sonrası bu oran gittikçe azalmıştır. İçerisinde covid kelimesi barındıran tweetler ise pozitiflik oranı en az olanlardır. Eş zamanlı olarak çalışma sonuçları vaka ve aşı oranları ile birleştirilerek duygu tahminleme yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The purpose of the sentiment analysis study with social media data is to observe the effect of coronavirus on human life. This effect has been analyzed through social media, which is mostly used in daily life. Sentiment analysis is a text mining method. In this research Twitter, which is a social media tool with most text, has been determined as the data source as the social media tool with the most text. Twitter is a tool where people can express their feelings and thoughts with words. Within the scope of this study, the data is divided into periods. The first period is the first case of covid and before, that is, it represents the period in which there is no word of covid in our lives. The second period is the first case in Turkey and after. The third period is the first vaccination in Turkey and after. The fourth and fifth periods are formed by the addition of the 'covid' keyword constraint for the post-covid and post-vaccine periods, provided that the date part remains the same in the data extraction process from the system. The data is obtained from Twitter via Python. As a result of various analyses with the data obtained, positive, negative, and neutral rates were obtained according to periods, cities, regions, months, and years. When we evaluate the periods within themselves, the emotional analysis results according to the scores they have received are as follows: While it had the highest positivity level before Covid, this rate decreased gradually after covid. Tweets containing the word covid are the ones with the lowest positivity rate. Simultaneously, emotion estimation was performed by combining the study results with the case and vaccine rates.

Benzer Tezler

  1. Etkinlik yönetimi ve sosyal ağ verileri ile etkinlik analizi Rock'n Coke Festivali'nin Twitter verileri ile duygu analizi örneği

    Event management and event analysis with social networking data example of sentiment analysis with Rock'n Coke Festival's Twitter data

    GİZEM ŞAVLUKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İletişim BilimleriAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLFİDAN BARIŞ

  2. Analysis of opinion leaders using text mining techniques on social media

    Metin madenciliği teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kanaat önderlerinin analizi

    KALOMA USMAN MAJIKUMNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ

  3. Türkiye'deki Suriyeli sığınmacılar algısı: Türkçe Twitter verileri ile duygu analizi

    The perception of the Syrian asylum seekers in Türkiye: Sentiment analysis with Turkish Twitter data

    İLHAN PARLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İletişim BilimleriOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER ÇAKIN

  4. Twitter'daki (X) havayolu şirket verilerinden makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi gerçekleştirilmesi

    Performing sentiment analysis using machine learning and deep learning methods on airline company data on twitter (X)

    ÖMER AYBERK ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK

  5. Cryptocurrency price prediction by using social media data

    Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kripto para fiyat tahmini

    ÖZLEM GÜL PAMUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY