Textual sentiment and subjectivity analysis: Reflections on the Israeli-Palestinian conflict in five international digital news organizations
Metinlerde duygu ve öznellik analizi: Beş uluslararası elektronik haber organında İsrail-Filistin çatışmasının yansımaları
- Tez No: 981543
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİLİZ ÇETİNTAŞ YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Dilbilim, Linguistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, 2023 ve 2024 yılları arasında Gazze'deki İsrail-Filistin savaşı hakkında 1.530 haber makalesinin kapsamlı bir duygu analizini yapmayı amaçlamıştır. On aylık bir süre boyunca, her haber kuruluşundan günde bir makale seçilmiştir, bu da her bir kaynaktan toplam 306 makale ile sonuçlanmıştır. Çalışmada, her haber kuruluşu tarafından ifade edilen duygu, VADER kullanılarak otomatik olarak tanımlanmış ve dalgalanma modelleri tespit edilmiştir. Daha sonra, öznellik analizi için her kuruluşun veri tabanından altı makale seçilmiştir. Seçilen makalelerdeki öznellik oranları analiz edilmiş ve sonuçlar, hangi kuruluşun daha nesnel raporlama sağladığını belirlemek için karşılaştırılmıştır. Araştırma sorularını ele almak için hem nicel hem de nitel analizleri içeren karma yöntem yaklaşımı kullanılmıştır. Duygu analizi için BeautifulSoup, NLTK, Matplotlib ve Pandas gibi çeşitli programlama araçları kullanılmıştır. Öznellik analizi, Wiebe, Wilson ve Cardie (2005) tarafından önerilen sınıflandırmaya dayanmıştır. Bulgular, nötr duyguların en yüksek puanlara sahip tüm makalelerde yaygın olduğunu ortaya koymuştur. Bileşik duygu sonuçları The Jerusalem Post ve CNN'de en çok dalgalanmıştır. Al Jazeera en yüksek tarafsızlığı sergilemiştir. Son olarak, duygu ve öznellik arasında kayda değer bir ilişki tespit edilmemiştir.
Özet (Çeviri)
This study aimed to conduct a comprehensive sentiment analysis of 1,530 news articles on the Israeli-Palestinian war in Gaza between 2023 and 2024. The articles were compiled from five international news organizations: Al Jazeera, CNN, Jerusalem Post, The Guardian, and Anadolu Agency. Over a ten-month period, one article per day was selected from each news outlet, resulting in a total of 306 articles from each source. In the study, the sentiment expressed by each news outlet was automatically identified using VADER, and fluctuation patterns were detected. Then, six articles were selected from each organization's dataset for a subjectivity analysis. The subjectivity rates in the selected articles were analyzed, and the results were compared to determine which organization provided more objective reporting. To address the research questions, a mixed-methods approach incorporating both quantitative and qualitative analyses was employed. For the sentiment analysis, various programming tools such as BeautifulSoup, NLTK, Matplotlib, and Pandas were used. The subjectivity analysis was based on the classification proposed by Wiebe, Wilson, and Cardie (2005). The findings revealed that neutral sentiment was the prevalent one across all articles with the highest scores. Compound sentiment scores fluctuated the most, especially in The Jerusalem Post and CNN. Al Jazeera displayed the highest levels of objectivity. Finally, no significant correlation was identified between sentiment and subjectivity.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis for textual data
İngilizce metin verilerinin duygu analizi
HASSAN ABDIRAHMAN FARAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARZU KAKIŞIM
- Metin madenciliği ile sentiment analizi ve Borsa İstanbul uygulaması
Sentiment analysis by text mining and an application on Borsa İstanbul stock exchange market
SUAT ATAN
- Derin öğrenme yöntemi ile metinsel ifadelerde duygu analizi
Deep learning for sentiment analysis in textual expressions
NURAY YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Metin verilerinde bağlam temelli açıklanabilir duygu analizi için hibrit derin öğrenme modeli geliştirme
Development of a hybrid deep learning model for context-aware explainable sentiment analysis in textual data
ERCAN ATAGÜN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR BİROĞUL
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNAY TEMÜR
- Sentiment analysis and classification of tweets based on machine learning
Makine öğrenimine göre tweetlerin duygu analizi ve sınıflandırılması
FIRAS FADHIL SHIHAB SHIHAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURSUN EKMEKCİ