Roe v Wade in twitter: Sentiment analysis with machine learning
Twıtter'da Roe V Wade: Makine öğrenimi ile duygu analizi
- Tez No: 814724
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Kürtaj politikası, Amerika Birleşik Devletleri'nde uzun süredir tartışmalı bir konu. Roe v Wade kararının son zamanlarda tersine çevrilmesi, bu konuda yenilenen bir ulusal tartışmayı ateşledi. Sosyal medyanın yaygınlaşmasıyla birlikte, kürtaj da dahil olmak üzere sağlık politikalarına yönelik kamuoyu görüşleri ve tutumları hakkında veri toplamak her zamankinden daha kolay hale geldi. Bu araştırma, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak ABD kürtaj politikasıyla ilgili tweetlerin duyarlılığını analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu hedefi gerçekleştirmek için, Ocak 2021'den Ekim 2022'ye kadar herkese açık tweet'lerden rastgele bir örnek toplandı. Tweet'ler, kürtaj ve Roe v Wade kararıyla ilgili hashtag'lere göre filtrelendi. Veri seti, daha sonra sözlük tabanlı bir yaklaşım kullanılarak otomatik duyarlılık puanlamasına tabi tutulan 450.000'den fazla tweet'ten oluşuyordu. BERT ve derin öğrenmeyi kullanan çalışma, tweet duyarlılığını tahmin etmede %78,6'lık bir doğruluk elde etti. Bu araştırmadan elde edilen bulgular, sağlık sektöründeki politika yapıcılar ve paydaşlar için değerli içgörüler sağlayarak, kürtaj politikasına yönelik kamuoyu duyarlılığını anlamalarına ve etkili iletişim stratejileri geliştirmelerine yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
The abortion policy has been a controversial topic in the United States for a long time. The recent reversal of the Roe v Wade decision has sparked a renewed national debate on this issue. With the prevalence of social media, it has become easier than ever to gather data on public opinions and attitudes towards healthcare policies, including abortion. This research aims to analyze the sentiment of tweets about US abortion policy using machine learning techniques. To accomplish this objective, a random sample of publicly available tweets from January 2021 to October 2022 was collected. The tweets were filtered based on relevant hashtags related to abortion and the Roe v Wade ruling. The dataset consisted of more than 450,000 tweets, which were then subjected to automated sentiment scoring using a lexicon-based approach. By employing BERT and deep learning, the study achieved an accuracy of 78.6% in predicting tweet sentiment. The findings from this research can provide valuable insights for policymakers and stakeholders in the healthcare industry, helping them comprehend public sentiment towards abortion policy and develop effective communication strategies.
Benzer Tezler
- Türk bankacılık sisteminin karlılık ve riskin belirleyicileri
Determinants of profitability and risk on Turkish banking sector
CEM BAĞÇELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BankacılıkYaşar ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA DİLVİN TAŞKIN
- Türkiye'deki bankaların karlılıklarının analizi (2008-2018)
Analysis of profitability of banks in Turkey
YEŞİM ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BankacılıkBaşkent ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL BABUŞCU
- Balık cezbedici düzenekler (FAD'ler) üzerine araştırmalar
Investigations on fish ageregating devices (FAD)'s
DENİZ ACARLI
- Dijital dönüşüm sürecinde blok zincir teknolojilerinin finansal performansla ilişkisi
The relationship between blockchain technologies and financial performance in the digital transformation process
MELİH SEFA YAVUZ
