Sentiment analysis on twitter :Sexist tweets with isolation forest
Twitter'da duygu analizi :İzolasyon ormanlı cinsiyetçi tweetler
- Tez No: 796924
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sosyal medya kullanımı günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmiş, bireylerin çeşitli konularda düşünce ve kanaatlerini paylaşmalarına olanak sağlamıştır. Bununla birlikte, internetin anonimliği, Twitter gibi platformlarda önemli miktarda cinsiyetçi ve saldırgan dilin ortaya çıkmasına da neden olmuştur. Bu tezde, Twitter'daki cinsiyetçi tweetleri belirlemek ve analiz etmek için duygu analizini kullanıldı, cinsiyetçi tweetleri doğru bir şekilde algılamak ve sınıflandırmak için anormali tespiti algoritmalarından İzolasyon Ormanı algoritması kullanılarak yeni bir yaklaşım izlendi. Bu sayede, çevrimiçi cinsiyetçiliğin yaygınlığı ve doğası hakkında yeni bilgiler edinmemizi sağladı. Sonuçlarımız, Twitter'daki cinsiyetçi dilin yaygın bir sorun olduğunu gösteriyor ve bu tür ayrımcılıkla mücadele etmek için daha fazla çaba gösterilmesi gerektiğini vurguluyor. Bu araştırma, sosyal medyadaki cinsiyetçi dili tanımlamaya ve ele almaya yönelik algoritmaların ve politikaların geliştirilmesine yönelik çıkarımlara sahiptir.
Özet (Çeviri)
The use of social media has become an integral part of our daily lives, providing a platform for individuals to share their thoughts and opinions on a variety of topics. However, the anonymity of the internet has also given rise to a significant amount of sexist and offensive language on platforms such as Twitter. In this thesis, we use sentiment analysis to identify and analyze sexist tweets on Twitter, taking a fresh approach by employing the Isolation Forest algorithm from anomaly detection to accurately detect and classify sexist tweets. This allows us to gain new insight into the prevalence and nature of online sexism. Our results show that sexist language on Twitter is a pervasive problem and highlight the need for greater efforts to combat this type of discrimination. This research has implications for the development of algorithms and policies for identifying and addressing sexist language on social media.
Benzer Tezler
- Aspect based opinion mining on Turkish tweets
Türkce tweetlerde konu bazli düşünce analizi
ESRA AKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU
- Sentiment analysis on new currency in Kenya using Twitter dataset
Twitter veri kümesini kullanarak Kenya yeni para birimi üzerinde duygu analizi
IBRAHIM MOGE NOOR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
- Sentiment analysis of twitter data on the Turkey earthquake using machine learning methods
Türkiye depremi üzere twitter verilerinin makine öğrenimi yöntemleri kullanilarak duygu analizi
ALA KAMAL RASHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK
- Sentiment analysis for Turkish social media: A case study on Twitter
Türk sosyal medyası için duygu analizi: Twitter üzerinden bir durum çalışması
GÖKHAN YURTALAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KOYUNCU
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM TURHAN
- Mental health on twitter turkey: sentiment analysis with transformers
Twitter'da ruh sağlığı Türkiye: Transformatörlerle duygu analizi
QAMAR ALI ABDULRIDHA AL-SHAMMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ