Geri Dön

Covid-19 aşısı ile ilgili makine öğrenmesine dayalı twitter duygu analizi

Machine learning based twitter sentiment analysis on Covid-19 vaccine

  1. Tez No: 806560
  2. Yazar: CEM NASİFOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PELİN GÖRGEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Yeni Koronavirüs Hastalığı (Covid-19) 2019 yılında keşfedilen bir solunum hastalığıdır. Başlıca belirtileri yüksek ateş, nefes darlığı ve öksürük olarak tespit edilmiştir. Bu hastalığa neden olan virüsün adı“Şiddetli Akut Solunum Sendromu Koronavirüs 2”(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2- SARS-CoV-2) dir. Bu virüs dünyada ilk kez Çin Halk Cumhuriyeti'nin Wuhan şehrinde Covid-19 hastalığına yakalanan insanlarda tespit edilmiştir. Bunun üzerine birçok ülke bulaş ve ölüm oranlarını azaltmak için Covid-19 pandemi döneminde önlem almışlardır. Karantina, sokağa çıkma yasağı, maske, mesafe gibi önlemler işe yarasa da hastalığın etkilerini azaltmak için en etkili yöntem şüphesiz aşının keşfedilmesidir. Sosyal medya son yıllarda spor, siyaset, sağlık, ekonomi gibi alanlarda gündemin takip edildiği yer haline gelmiştir. Bu yüzden kişiler ve kurumlar etkin halde sosyal medya platformlarını kullanmaktadır. Dünyada olduğu gibi ülkemizde de en ünlü sosyal medya platformlarından biri de Twitter'dır. Kimi kurumlar Twitter kanalı ile halkla ilişkiler faaliyetleri yürütürken, bireyler de belli konularda kişisel görüşlerini insanlarla paylaşmak için bu sosyal medya kanalını kullanmaktadır. Son zamanlarda hakkında görüş paylaşılan popüler konulardan bir tanesi de Covid-19 aşısıdır. Bu tez kapsamında Türkiye'deki insanların, ünlü sosyal medya sitelerinden biri olan Twitter'da Covid-19 aşısı ile ilgili belirli bir zaman aralığında gönderilmiş kısa mesajların (Tweet) duygu analizi incelenmiştir. Bu çalışmayla Covid-19 aşısı hakkındaki kısa mesajların olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılmış ve klasik makine öğrenmesi- derin öğrenme algoritmaları ile uygulanan deneylerin sonuçları paylaşılmıştır. Veri seti olarak Twitter kanalından toplanan Covid-19 aşısı ile ilgili kısa mesajlar kullanılmıştır. Klasik makine öğrenmesi algoritmalarından en iyi doğruluk oranı %86 iken derin öğrenme modellerinde bu oran %90'a kadar çıkmıştır.

Özet (Çeviri)

The New Coronavirus Disease (Covid-19) is a respiratory illness discovered in 2019. Its main symptoms are high fever, shortness of breath, and cough. The virus that causes this disease is called“Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2”(SARS-CoV-2). This virus was first identified in people who were affected by Covid-19 in the city of Wuhan, People's Republic of China. In response many countries have taken various measures during Covid-19 pandemic to reduce the transmission and mortality rate. Although the measures such as quarantine, lockdowns, mask-wearing, and physical distancing have been useful, the most effective method to mitigate the effects of the disease is undoubtedly the discovery of vaccines. Social media has become a prominent platform to follow the current affairs in various fields such as sports, politics, health, and economy. As a result, individuals and organizations actively use social media platforms. One of the most popular social media platforms both globally and in Turkey is Twitter. While some institutions carry out public relations activities with Twitter, individuals use this social media channel to share their personal views with people on certain issues. One of the popular topics about which opinions have been shared recently is the Covid- 19 vaccine. Within the scope of this thesis, the sentiment analysis of the short messages (Tweet) of people in Turkey, sent on Twitter, one of the famous social media sites, about the Covid-19 vaccine in a certain time period, was examined. In this study, short messages about the Covid-19 vaccine were classified as positive, negative or neutral and the results of the experiments obtained with classical machine learning-deep learning algorithms were shared. As a data set, short messages about the Covid-19 vaccine collected from the Twitter channel were used. While the best accuracy rate among classical machine learning algorithms was 86%, this rate increased to 90% in deep learning models.

Benzer Tezler

  1. Text clustering and topic modeling on Covid-19 vaccine tweets using machine learning, natural language processing, and deep learning

    Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve derin öğrenme kullanılarak Covıd-19 aşısı tweetlerinde metin kümeleme ve konu modelleme

    DAVID OKORE UKWEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KARABATAK

  2. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. 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

  4. Bankacılık sektöründe dış kaynak çalışan yönetiminin iyileştirilmesinde bilgi teknolojileri kullanımına yönelik bir uygulama

    An application to use information technologies to improve management of outsourced employee in the banking industry

    SEREN AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  5. Sağlık çalışanlarının COVİD-19 aşısını kabulü

    COVİD-19 vaccine acceptance of health workers

    SAFİYE GÖÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE RAHMET GÜNER