Mental health on twitter turkey: sentiment analysis with transformers
Twitter'da ruh sağlığı Türkiye: Transformatörlerle duygu analizi
- Tez No: 814803
- 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: 58
Özet
Sosyal medya platformları, bireylerin günlük yaşamlarının, ilgi alanlarının ve inançlarının çeşitli yönlerini yakalamak için değerli bir araç olarak kabul edilmektedir. Ek olarak, bu platformlar sağlıkla ilgili bilgi alışverişi için merkezlere dönüşmüştür. Sosyal medya verilerini toplayıp analiz ederek, insanların davranışları, durumları ve daha fazlasıyla ilgili değerli içgörüler ve gizli kalıplar çıkarılabilir. Bu çalışma, duygu analizi yapmak ve Türk Twitter kullanıcılarının ruh sağlığını değerlendirmek için makine öğrenimi tekniklerinden yararlanmayı amaçlamaktadır. Bunu başarmak için kaygı, stres, depresyon, intihar ve yeme bozuklukları gibi yaygın ruh sağlığı sorunlarıyla ilgili terimler içeren 25.000'den fazla tweet topladık. Toplanan veriler daha sonra kapsamlı bir analize tabi tutuldu ve özellikle Türkçe için duygu puanlamasını otomatikleştirmek için dönüştürücü tabanlı bir makine öğrenimi modeli kullandık. Son derin öğrenme sınıflandırıcımız BERT'i kullanarak, toplanan tweet'lerden duyguları tahmin etmede %82,6'lık etkileyici bir doğruluk elde etti. Bu çalışma, Türkçe doğal dil işleme görevlerinin ele alınmasında derin öğrenme modellerinin ve dönüştürücülerin etkinliğinin altını çizmektedir. Bu araştırmadan elde edilen içgörüler, ruh sağlığı ile ilgili Türkçe tweetlerde ifade edilen duyguların daha iyi anlaşılmasını sağlayarak ruh sağlığı hizmetlerini geliştirme potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
Social media platforms are widely recognized as a valuable medium for capturing various aspects of individuals' daily lives, interests, and beliefs. Addi- tionally, these platforms have evolved into hubs for exchanging health-related infor- mation. Through collecting and analyzing social media data, valuable insights and hidden patterns regarding people's behaviors, status, and more can be extracted. This study aims to leverage machine learning techniques to perform sentiment analysis and assess the mental health of Turkish Twitter users. To accomplish this, we col- lected over 25,000 tweets containing terms related to common mental health issues, including anxiety, stress, depression, suicide, and eating disorders. The collected data was then subjected to thorough analysis, and we employed a transformer-based machine learning model to automate sentiment scoring specifically for the Turkish language. By utilizing BERT, our final deep-learning classifier achieved an im- pressive accuracy of 82.6% in predicting sentiment from the collected tweets. This study underscores the effectiveness of deep learning models and transformers in addressing Turkish natural language processing tasks. The insights derived from this research have the potential to enhance mental health services by offering a better understanding of the sentiments expressed in Turkish tweets regarding mental health.
Benzer Tezler
- Covid-19 pandemisi sürecinde markaların Twitter üzerindeki sosyal sorumluluk çalışmaları üzerine bir araştırma
A research on the social responsibiliy studies of brands via Twitter during Covid-19 pandemic
HASAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Halkla İlişkilerAkdeniz ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL AYŞAD GÜDEKLİ
- 65 yaş ve üzeri kişilerde sosyal medya bağımlılığının depresyon, algılanan sosyal destek ve demografik değişkenlerle ilişkisinin incelenmesi
Investigation of the relationship of social media addiction with depression, perceived social support and demographic variables in people aged 65 and over
MELİH GÖKÇEK ÖZBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Psikolojiİstanbul Gelişim ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KARAŞ
- Annelerin psikolojik durumları ve sosyal medya kullanım özellikleri
Psychological resilience and social media usage characteristics of mothers
BETÜL ORHAN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BETÜL ULUKOL
- Examination of the relationship of digital addiction and the psychological well-being in regular sports participants
Düzenli spor yapan katılımcılarda dijital bağımlılık ve psikolojik iyi oluş ilişkisinin incelenmesi
ŞEYMA EKİNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiRehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERVET BAYRAM
DOÇ. DR. FERAH ÇEKİCİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKNUR KUŞBEYZİ AYBAR
- COVID-19 pandemi döneminde hemşirelerin bilinçli farkındalık düzeyleri ile tükenmişlik ve işten ayrılma niyetleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationships of the conscious awareness levels of nurses with their burnout and turnover intention during the COVID-19 pandemic period
ASYA ŞAĞBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
HemşirelikKoç ÜniversitesiPsikiyatri Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE BEŞER