Geri Dön

Coğrafi referanslı sosyal medya verilerinden doğal dil işleme ve derin öğrenme kullanılarak duygu analizi

Sentiment analysis from georeferenced social media data using natural language processing and deep learning

PDF İndir

  1. Tez No: 958877
  2. Yazar: DİLAN GÖZDEM DOLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER ŞEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Doğal afet yönetiminde afet öncesi hazırlık, afet anı müdahale ve afet sonrası iyileştirme aşamalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak uygulanan yönetim biçimleri ile doğal afetlerin yol açtığı zararlar en aza indirgenebilmektedir. Bu çalışmanın amacı, 6 Şubat 2023 tarihli Kahramanmaraş depremleri ile ilgili X (eskiden bilinen adıyla Twitter) sosyal medya verilerinin Python programlama dilinde Selenium ve BeautifulSoup kütüphaneleri kullanılarak kazınması ve doğal dil işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak depremden etkilenen insanların afet sonrası duygu durumlarının incelenmesidir. Bu sayede, deprem anında bölge için genel duygu durumu ve sonrası için yapılacak sosyal ve psikolojik iyileştirme çalışmaları planlamalarının CBS ortamında daha hızlı ve kolay bir şekilde yapılmasına katkı sağlanabilecektir. Bu çalışmada, doğal dil işlemede kapı yinelemeli birimler (Gated Recurrent Units, GRU) derin ağ modeli kullanılarak X platformundan kazınmış ve düzenlenmiş veri kümesi üzerinde iki etiketli duygu modelinde %87, dört etiketli duygu analizi modelinde %79 test doğruluğu ile bir duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca CBS ortamında sıcak nokta analizi yapılarak yaşanan deprem ile ilgili X iletilerindeki duygu durumuna ait kümelenme örüntüsü istatistiksel olarak incelenmiştir. Böylece, yaşanabilecek depremler ile ilgili X platformuna ait coğrafi referanslı sosyal medya verilerinin duygu analizinde kullanılabileceği saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

In natural disaster management, the damages caused by natural disasters can be minimized by using Geographic Information Systems (GIS) in pre-disaster preparation, disaster response and post-disaster recovery stages. The aim of this study is to examine the effects of the Kahramanmaraş earthquakes of February 6, 2023 on the region and people by scraping the social media data of X (formerly known as Twitter) using Selenium and BeautifulSoup libraries in Python programming language, and to examine the post-disaster emotional state of people affected by the earthquake using natural language processing and deep learning methods. Thus, it will be possible to contribute to the planning of the general emotional state of the region at the time of the earthquake and the social and psychological rehabilitation activities to be carried out afterwards in a faster and easier way in the GIS environment. In this study, a sentiment analysis was conducted on the scraped and organized dataset from the X platform using the Gated Recurrent Units (GRU) deep network model in natural language processing. The analysis achieved 87% test accuracy for the binary sentiment classification model and %79 test accuracy for the four-label sentiment analysis model. In addition, by performing hot spot analysis in the GIS environment, the clustering pattern of the emotional state in X messages related to the earthquake occurred was statistically analyzed. Thus, it was determined that georeferenced social media data of the X platform related to possible earthquakes can be used in sentiment analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    652686

    Social media data valuation model for disaster incidence mapping

    Sosyal medya verilerinin afet olaylarının haritalanması için değerlendirme modeli

    AYŞE GİZ GÜLNERMAN GENGEÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİMMET KARAMAN

  2. Tez No

    582499

    A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics

    Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı

    SYED ATTIQUE SHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Tez No

    690263

    Sosyal medya madenciliği ile seçim coğrafyası: 31 Mart 2019 yerel seçimi örneğinde Ankara

    Electoral geography with social media mining: Ankara in the example of March 31, 2019 local election

    BURAK OĞLAKCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve TeknolojiBalıkesir Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER UZUN

  4. Tez No

    673958

    YouTube seyahat vloglarına yönelik algıların destinasyon seçimine etkisi: Kişilik tiplerinin düzenleyicilik rolü

    The effect of perceptions on youTube travel vlogs on destination choice: The regulatory role of personality types

    BÜŞRA ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    TurizmKocaeli Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELDA UCA

  5. Tez No

    146433

    Globalleşme sürecinde reklamın değişen boyutu

    The changing dimensions of advertising in the globalization process

    GÖZDE ORTANCIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    ReklamcılıkEge Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HİLMİ MAKTAV

Geri Dön