Tarım hakkında atılan tweetlerin duygu analizi değerlendirmesi

Bu çalışmada Twitter kullanıcılarının İyi tarım, organik tarım ve sürdürülebilir tarım hakkındaki duygu ve düşünceleri duygu analizi tekniğinden yararlanılarak analiz edilmiştir. Bu amaçla, tarımla ilgili üç farklı hashtag grubunda toplam 15984 tweet metin madenciliği tekniği ile değerlendirilmiştir. Yapılan duygu analizi sonucunda, tweet atan bireylerin bu tarım teknikleri hakkındaki duygu ve düşünceleri arasında anlamlı farklılıkların bulunduğu gözlenmiştir. Twitter kullanıcıları için en popüler ve en güvenilir tarım uygulamasının İyi Tarım uygulaması olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, bütün tweetlere ait duygu analizi sonuçları değerlendirildiğinde Twitter kullanıcıları genel olarak tarım hakkında pozitif duygu ve düşüncelere sahip olduğu belirlenmiştir.

Evaluating tweets about agriculture by using sentiment analysis

In this study, the emotions and thoughts of Twitter users about good, organic and, sustainable agriculture practices were analyzed by using sentiment analysis technique. 15984 tweets which were analyzed by this purpose. Sentiment analysis results showed that there were significant differences between the f emotions and thoughts of the tweeting about these agricultural practices. It was observed that the most popular and reliable agricultural application for Twitter the users was the Good Agriculture practice. When all results of the sentiment analysis analysis was evaluated, it was determined that the Twitter users

___

  • Abiola O., Alli A.A., Tale O.A., Misra S. and Alli O.A. (2023). Sentiment analysis of COVID‑19 tweets from selected hashtags in Nigeria using VADER and Text Blob analyser. Journal of Electrical Systems and Inf Technol (2023) 10:5. https://doi.org/10.1186/s43067-023-00070-9
  • Anonymous (2023). Data Preprocessing in Data Mining (2023). Retrieved from: https://www.geeksforgeeks.org/data-preprocessing-in-data-mining/
  • Anonymous (2014). Project description. TextBlob: Simplified Text Processing. ttps://pypi.org/project/textblob/0.9.0/#:~:text=TextBlob%20is%20a%20Python%20(2,classification%2C%20translation%2C%20and%20more.
  • Arumugam R., Shanmugamani R. (2018). Hands-On Natural Language Processing with Python. Packt Publishing Ltd. Birmingham B3 2PB, UK. ISBN 978-1-78913-949-5.
  • Barzenji H.S.A. (2021). Sentiment Analysis of Twitter Texts Using Machine Learning Algorithms. Academic Platform Journal of Engineering and Science 2021; 9-3, 460-471. Doi: 10.21541/apjes.939338
  • Bonta V., Kumaresh N., Janardhan N.(2019). A Comprehensive Study on Lexicon Based Approaches for Sentiment Analysis. Asian Journal of Computer Science and Technology. ISSN: 2249-0701 Vol.8 No.S2, 2019, pp. 1-6.
  • Diyasa IGSM., Mandenni NMIM., Fachrurrozi MI., Pradika SI., Manab KRN., Sasmita NR. (2021). Twitter Sentiment Analysis as an Evaluation and Service Base On Python Textblob. Workshop on Environmental Science, Society, and Technology (WESTECH 2020). IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 1125 (2021) 012034. DOI: 10.1088/1757-899X/1125/1/012034.
  • Kaur C., Sharma A. (2020). Social Issues Sentiment Analysis using Python. 2020 5th International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS), 14-16 October 2020, Patna, India. DOI: 10.1109/ICCCS49678.2020.9277251.
  • Kulkarni A., Shivananda A. (2019). Natural Language Processing Recipes, Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning using Python. ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-4266-7 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-4267-4. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4267-4.
  • Nausheen F., Begum S.H. (2018). Sentiment Analysis to Predict Election Results Using Python. Proceedings of the Second International Conference on Inventive Systems and Control (ICISC 2018), 19-20 January 2018, Coimbatore, India, (pp. 1259-1262). DOI: 10.1109/ICISC.2018.8399007.
  • Sarkar D. (2016). Text analytics with Python. A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from Your Data. pp. 49.
  • Temizhan E., Mendeş M. (2021). COVID-19 Pandemisi ile İlgili Twitter Mesajlarının Metin Madenciliği Tekniği İle Değerlendirilmesi. Turkiye Klinikleri J Biostat. 2021;13(2):185-200. DOI: 10.5336/biostatic.2020-79992.
Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi-Cover
  • Başlangıç: 1997
  • Yayıncı: Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Erbil bölgesinde geleneksel yöntemlerle siyah kuru üzümden üretilen meyve sularının bazı özellikleri ve depolama süresince meydana gelen değişimler

Soz Dildar MAJEED, İbrahim HAYOĞLU, Ahmet Sabri ÜNSAL

Ordu ekolojisinde farklı klonal anaçlar üzerinde yetiştirilen elma çeşitlerinin fenolojik, morfolojik ve verim özellikleri

Tarık YARILGAÇ, Serkan UZUN, Orhan KARAKAYA, Umut ATEŞ, Burhan ÖZTÜRK

Tahran, İran'da yüksek performanslı sıvı kromatografi ile süt ve süt ürünlerinde aflatoksin M1 içeriğinin değerlendirilmesi

Nazanin SHABANSALMANİ, Mohammadhosein MOVASSAGHGHAZANİ

Çanakkale ilinde Zeytin sineği (Bactrocera oleae (Gmelin) Diptera: Tephritidae) erginlerini yakalamada üç tuzağın karşılaştırılması

Ali ÖZPINAR, Talha ÇAM

Batı çiçek thripsi Frankliniella occidentalis (Pergande) (Thysanoptera: Thripidae)'den izole edilen entomopatojen fungusların tarla koşullarındaki etkinliği

Musa KİRİSİK, Fedai ERLER

Şırnak ili ikinci ürün mısır alanlarındaki yaprakpiresi (Hem.: Cicadellidae) türleri ile önemli türlerin populasyon değişimleri

Çetin MUTLU, Ayşe BARAN YAZICI, Ünal ZEYBEKOĞLU

Farklı sulama seviyelerinin ve sulama aralıklarının pamuk yetiştiriciliği üzerindeki etkileri: Verim, verim bileşenleri ve lif kalitesi parametreleri üzerine bir çalışma

Ali Fuat TARI, Serhat SATIŞ, Sabri AKIN

Cydalima perspectalis (Walker) (Lepidoptera: Crambidae) üzerinde potansiyel biyolojik mücadele etmeni Bracon hebetor (Say) (Hymenoptera: Braconidae)’un etkinliği

Hilal TUNCA, Cansu KANDİL, Damla ÇAYCİ, Benjamin COSİC, Özgür TOPRAK

Farklı oranlarda kızılcık (Cornus mas L.) meyvesi ilavesi ile üretilen muffin keklerin biyokimyasal, tekstürel, biyoaktif ve duyusal özelliklerinin incelenmesi

Betül BEKTAŞ, Saliha ÖZER, Safa KARAMAN

Tarım hakkında atılan tweetlerin duygu analizi değerlendirmesi

Ebru TEMİZHAN, Mehmet MENDES