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: 63
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
- Covid-19 aşısı ile ilgili makine öğrenmesine dayalı twitter duygu analizi
Machine learning based twitter sentiment analysis on Covid-19 vaccine
CEM NASİFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN GÖRGEL
- Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing
Makine öğrenmesi ve ses işleme kullanılarak sosyal ağlar üzerinde duygu analizi
MIHAIL DUŞCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DİLEK GÜNNEÇ DANIŞ
- Derin öğrenme algoritmaları kullanarak Bitcoin'de duygu analizine dayalı yön tahmini
Direction prediction based on sentiment analysis in Bitcoinusing deep learning algorithms
AYŞENUR SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERPİL ASLAN
- Twitter'da metin madenciliği ve duygu analizi ile uzaktan eğitim memnuniyetinin incelenmesi
Examination of distance education satisfaction with text mining and sentiment analysis on Twitter
AHMET EMRE ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiAtatürk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KESKİNKILIÇ
- Duygu analizi ve sosyal medya alanında uygulama
Senti̇ment analysis and social media application
YUSUF MURAT KIZILKAYA