Geri Dön

Sosyal medya paylaşımları üzerinden duygu analizi: Sağlık Bakanlığı etiketli tweetler üzerine bir büyük veri

Text emotion analysis of social media posts: A big data application on Health Ministry mentioned tweets

  1. Tez No: 787109
  2. Yazar: AHSEN ERDEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR YAVUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Twitter, Duygu Analizi, T.C. Sağlık Bakanlığı, Sosyal Medya, Metin Madenciliği, Twitter, Sentiment Analysis, Ministry of Health, Social Media, Text Mining Translated with DeepL
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 145

Özet

Bu çalışmada Twitter platformu üzerinden Sağlık Bakanlığı adına atılan tweetler üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Duygu analizi sonucunu destekleyip desteklemediğine bakılmak üzere Sağlık Bakanlığı'na bağlı kurum ve kuruluşlarda hizmet veren on uzman hekimin görüşü alınmış ve bu görüşler değerlendirilmiştir. Uygulamanın ilk aşamasında Duygu Analizi yapılmış ve bu analizde Lojistik Regresyon Algoritması ve Makine Öğrenmesi yöntemleri kullanılmış ikinci aşamasında ise uzman görüş değerlendirmesi yapılmıştır. Yapılan Duygu Analizi ile elde edilen 69.619 verinin %26,54'ünün olumlu, %16.95'inin tarafsız ve %56.50'sinin olumsuz olduğu sonucuna varılmıştır. Sonrasında yapılan uzman görüş değerlendirmesinde sağlıkta şiddet, hekimin itibarsızlaştırılması, zam ve ödeneklerin yapılan hizmetin karşılığı olmaması, MHRS randevu sistemideki aksaklıklar ve randevu sürelerinin yetersizliği gibi olumsuzluklar ön plana çıkmıştır. Hastanelerin fiziksel koşullarının iyileştirilmesi, hasta haklarının artması, reçete sisteminin sağladığı kolaylıklar gibi konular olumlu olarak değerlendirilmiştir. Yapılan iki uygulamanın sonuçları birbirleri ile kıyaslanmış ve birçok kriterin her iki uygulamada da olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak benzer şekilde değerlendirildiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to identify the emotional polarity of Health Ministry mentioned tweets using text emotion analysis and compare the polarities with the health professionals' expressions. In this study, sentiment analysis was conducted on tweets posted on behalf of the Ministry of Health on the Twitter platform. The opinions of ten expert physicians serving in institutions and organizations affiliated to the Ministry of Health were taken and evaluated to see whether they support the result of sentiment analysis. In the first stage of the study, Sentiment Analysis was performed and Logistic Regression Algorithm and Machine Learning methods were used in this analysis, and in the second stage, expert opinion evaluation was performed. It was concluded that 26.54% of the 69,619 data obtained from the Sentiment Analysis was positive, 16.95% was neutral and 56.50% was negative. According to the findings of qualitative analysis on the experts' opinions, negative issues emerged such as violence in health, discrediting physicians, raises and allowances not corresponding to the service provided, problems in the MHRS appointment system and insufficient appointment times. Issues such as improving the physical conditions of hospitals, increasing patient rights, and the convenience provided by the prescription system were classified as positive. The results of the two stages were compared with each other and it was seen that many criteria were evaluated similarly in both stages as positive, negative and neutral.

Benzer Tezler

  1. Kültürel göstergeler kuramı bağlamında kültürel bir aktarım aracı olarak fotoğrafın işlev ve etkilerinin küresel pandemi döneminde yeni normallerin aktarımı açısından incelenmesi

    An examination of the functions and effects of photography as a cultural transmission tool in the context of cultural indicators theory in terms of transmission of new normals in the global pandemic period

    GÖKHAN TOPTEPE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İletişim BilimleriGiresun Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAFİYE KIRLAR AKSU

  2. Çin restoranına yapılan müşteri yorumlarının metin madenciliği teknikleri ve makine öğrenme yöntemleriyle analiz edilmesi

    Analyzing customer comments of a Chinese restaurant using text mining techniques and machine learning methods

    ELİF BOZTÜRK KILINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ KARDİYEN

  3. İstanbul şehir marka imajının İngilizce sosyal medya paylaşımları üzerinden kavram haritası yöntemiyle analizi

    Analysis of Istanbul city brand image via concept map method over English social media shares

    CİHANGİR KASAPOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN AKSOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH BAŞKOL

  4. Futbola ilişkin twitter paylaşımlarının duygu analizi

    Sentiment analysis of twitter shares on football

    RIZA KORKUSUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS

  5. Türkiye de uygulanan COVID 19 aşılarının yan etkileri hakkında sosyal medya üzerinden toplumsal duygu analizi

    Communal sentiment analysis through social media on the side effects of COVID-19 vaccines applied in Turkey

    HATİCE GÜLCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YEŞİM OK