Twitter'da Duygu Analizi

Sosyal medya platformları, kullanıcılara tüm kategorilerde düşüncelerini ve duygularını paylaşacakları bir mecra oluşturmuş ve günlük rutinin bir parçası haline gelmiştir. Yaygın sosyal medya kullanımı ile devasa boyutlarda veriler oluşmaya başlamıştır. Veri hacmindeki bu hızlı artışla, bu verilerin yönetilme ve içerisinden anlamlı bilgi çıkarılması ihtiyacı doğmuş ve akıllı hesaplama yöntemlerinin bu verileri analiz etmesi son derece kritik bir hale gelmiştir. Duygu analizi, anlamlı bilgi elde etmek için verilere uygulanan süreçler bütünüdür. Bu makalede, kullanıcıların durum güncellemelerini “tweet” şeklinde yayınladığı, çok sayıda kullanıcı tarafından kullanılan popüler sosyal medya sitesi olan Twitter verileri üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Bu analizi gerçekleştirmek için Naïve Bayes ve Support Vector Machine gibi makine öğrenme yöntemleri kullanılarak tweetleri pozitif ve negatif sınıflara ayırmak için akıllı bir model oluşturulmuş ve karşılaştırmalı sonuçlar verilmiştir

___

  • C. E. D. Eyüp Sercan AKGÜL, «Twitter verileri ile duygu analizi,» Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, cilt 22, no. 2, 2016.
  • S. E. SEKER, «Duygu Analizi (Sentimental Analysis),» YBS Ansiklopedi, cilt 3, no. 3, pp. 21-36, 2016.
  • Ş. E. Ş. Amine YEŞİLYURT, «Metin Madenciliği Yöntemleri ile Twitter Duygu Analizi,» YBS Ansiklopedi, cilt 4, no. 2, 2017.
  • P. V. T. S. S. N. R. S. Gound, «Twitter Data Sentiment Analysis and Visualization,» International Journal of Computer Applications, cilt 180, no. 20, pp. 14-16, 2018.
  • M. D. M. F. A. Tansa Trisna Astono Putri, «Sentiment Analysis On Twitter Using The Target-Dependent Approach And The Support Vector Machine (SVM) Method,» Jurnal Mantik, cilt 4, no. 1, pp. 20-26, 2020.
  • C. Z. a. S. L. R. Xia, «Ensemble of feature sets and classification algorithms for sentiment classification,» Information Sciences, cilt 181, no. 6, pp. 1138-1152, 2011.
  • R. B. a. L. H. A. Go, «Twitter sentiment classification using distant supervision,» CS224N project report, Stanford , 2009.
  • J. Read, «Using emoticons to reduce dependency in machine learning techniques for sentiment classification,» Proceedings of the ACL student research workshop, pp. 43-48, 2005.
  • M. Anjaria ve R. M. R. Guddeti, «Influence factor based opinion mining of Twitter data using supervised learning,» %1 içinde 2014 Sixth International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS), Bangalore, India, 2014.
  • S. N. R. J. Richa Sharma, «Opinion mining of movie reviews at document level,» International Journal on Information Theory (IJIT), cilt 3, no. 3, 2014.
  • S. N. a. R. J. R. Sharma, «Polarity detection at sentence level,» International Journal of Computer Applications, cilt 86, no. 11, 2014.
  • B.-R. D. Po-Wei Liang, «Opinion Mining on Social Media Data,» %1 içinde 2013 IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management, Milan, Italy, 2013.
  • O. C. K. O. Orhan BILGIN, «Building a Wordnet for Turkish,» ROMANIAN JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY, cilt 7, no. 1-2, pp. 163-172, 2004.
  • E. Y. İ. Ç. A. K. Yeşim Aktaş, «Wordnet ve Bilgisayar Ağ Terimleri Sözlüğünün Oluşturulması,» %1 içinde Akademik Bilişim, 2016.
  • K. Denecke, «Using SentiWordNet for multilingual sentiment analysis,» %1 içinde 2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering Workshop, Cancun, Mexico, 2008.
  • B. İ. SEVİNDİ, «TÜRKÇE METİNLERDE DENETİMLİ VE SÖZLÜK TABANLI DUYGU ANALİZİ YAKLAŞIMLARININ KARŞILAŞTIRILMASI,» Ankara, 2013.
  • R. Gandhi, «Support Vector Machine — Introduction to Machine Learning Algorithms,» towardsdatascience, 2018.

___

Bibtex @araştırma makalesi { humder772929, journal = {Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi}, eissn = {2528-8733}, address = {}, publisher = {Harran Üniversitesi}, year = {2020}, volume = {5}, number = {2}, pages = {146 - 156}, doi = {10.46578/humder.772929}, title = {Twitter'da Duygu Analizi}, key = {cite}, author = {İlhan, Nagehan and Sağaltıcı, Duygu} }
APA İlhan, N. & Sağaltıcı, D. (2020). Twitter'da Duygu Analizi . Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi , 5 (2) , 146-156 . DOI: 10.46578/humder.772929
MLA İlhan, N. , Sağaltıcı, D. "Twitter'da Duygu Analizi" . Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 5 (2020 ): 146-156 <
Chicago İlhan, N. , Sağaltıcı, D. "Twitter'da Duygu Analizi". Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 5 (2020 ): 146-156
RIS TY - JOUR T1 - Twitter'da Duygu Analizi AU - Nagehanİlhan, DuyguSağaltıcı Y1 - 2020 PY - 2020 N1 - doi: 10.46578/humder.772929 DO - 10.46578/humder.772929 T2 - Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 146 EP - 156 VL - 5 IS - 2 SN - -2528-8733 M3 - doi: 10.46578/humder.772929 UR - Y2 - 2020 ER -
EndNote %0 Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi Twitter'da Duygu Analizi %A Nagehan İlhan , Duygu Sağaltıcı %T Twitter'da Duygu Analizi %D 2020 %J Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi %P -2528-8733 %V 5 %N 2 %R doi: 10.46578/humder.772929 %U 10.46578/humder.772929
ISNAD İlhan, Nagehan , Sağaltıcı, Duygu . "Twitter'da Duygu Analizi". Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 5 / 2 (Ağustos 2020): 146-156 .
AMA İlhan N. , Sağaltıcı D. Twitter'da Duygu Analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi. 2020; 5(2): 146-156.
Vancouver İlhan N. , Sağaltıcı D. Twitter'da Duygu Analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi. 2020; 5(2): 146-156.
IEEE N. İlhan ve D. Sağaltıcı , "Twitter'da Duygu Analizi", , c. 5, sayı. 2, ss. 146-156, Ağu. 2020, doi:10.46578/humder.772929