On twitter data analysis
Twitter'da veri analizi
- Tez No: 903741
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL CANSU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojinin gelişmesi ile internet ceplerimize kadar inmiştir ve yeniliklerde beraberinde gelmiştir. Sosyal medya internetin gelişmesi ile çok önemli bir medya aracı olmuştur. Bu mecrayı dünyanın her yerinden insanlar kullandıkları için büyük bir veri kaynağı oluşmuştur. Twitter bu veri oluşumunun büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Metin madenciliği ile Twitter'daki işlenmemiş metinleri alıp ön işlemelerden geçirip yapılandırılmış halini alabiliriz. Metnin yapılandırılmış halini aldıktan sonra duygu analizi kısmına geçilir. Duygu analizi bir metnin kelimelerinin verdiği duyguya göre pozitif, negatif ya da nötr diye puanlama yapar. Metnin geneline bakarak bu metnin genel olarak pozitif yönü mü daha ağırlıklı yoksa negatif yönü mü buna karar veririz. Bu tezde Twitter'dan çektiğimiz verilerin önce metin madenciliği daha sonra duygu analizi yapılmıştır. Twitter'ın Covid19 ve datamining hashtagleri adı altındaki tweetleri developer hesabı açılarak rahatlıkla çekilebilir. Yaklaşık bir ay boyunca çekilen verilerin metin madenciliği yapıldı ve daha sonra duygu analizi basamağına geçildi ve verilerin duygu puanlarına bakıldı. Metin madenciliği ve duygu analizi yapılırken Python yazılım dilinden ve Jupyter Notebook'tan yararlanıldı. Tezin uygulama bölümünde Python kodlamaları ile veriyi nasıl çektiğimizden, hangi tarih aralığının kullanıldığından, verilerin ön işlemesi için yazdığımız kodlardan bahsedilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the development of technology, the internet has reached our pockets and innovations have come with it. Social media has become a very important media tool with the development of the internet. Since people from all over the world use this medium, it has become a huge data source. Twitter accounts for a large part of this data formation. With text mining, we can take the raw text from Twitter, preprocess it and get it structured. After taking the structured form of the text, it is passed to the sentiment analysis part. Sentiment analysis grades a text as positive, negative, or neutral based on the emotion given by the words. By looking at the text in general, we decide whether the positive aspect of this text is more weighted or the negative aspect of it. In this thesis, first text mining and then sentiment analysis of the data we pulled from Twitter were made. We can easily pull tweets under the name of Twitter's Covid19 and data mining hashtags by opening a developer account. The text mining of the data collected for about a month was performed, and then the sentiment analysis step was started and the sentiment scores of the data were examined. While performing text mining and sentiment analysis, Python software language and Jupyter Notebook were used. To conduct the research, lessons were taken from an online site and learned to a certain point. In the application part of the thesis, how we pull the data with Python coding, which date range is used, the codes we write for the preprocessing of the data are mentioned.
Benzer Tezler
- Optimization on digital marketing: Sentimental analysis of scraping Twitter data
Dijital pazarlama optimizasyonu: Twitter datasını elde etmek, verinin duygu analizi
ALBEN MERT
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLBERK GÜLTEKİN SALMAN
- 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
- Sentimental analysis using machine learning methods and semanticresearch techniques on twitter data
Twıtter verılerınde makıne öğrenımı yöntemlerını ve semantık araştırma teknıklerını kullanan duygu analızı
NAZIR AHMAD ZAHIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PROF. DR. SHAFQAT UR REHMAN
- Twitter'da Türkçe veriler üzerinde hakaret suçu analizi
Insult crime analysis over Turkish data on twitter
NEVZAT ERÇOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇAKIR
- Twıtter üzerindeki Türkçe mesajlarda veri madenciliğiyle duygu analizi
Sentiment analysis on Turkish Twitter messages by using data mining
BURÇİN ADAK KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL