Günümüzde sosyal medyanın popülerlik kazanmasıyla birlikte, Twitter gibi mikro-blog servislerinin kullanımının katlanarak arttığı görülmektedir. Bu servisler aracılığı ile kullanıcılar, diledikleri konu veya kurum ve kuruluşlar hakkında görüşlerini, şikayetlerini, istek ve önerilerini paylaşmaktadır. Bu çalışmada, Twitter üzerinden kullanıcıların gönderdikleri Türkçe tweetlerin sınıflandırılmasını ve her bir sınıfa ait tweetlerin özetlenmesini otomatik hale getirip raporlayan sistem geliştirilerek, genel görüşün tespiti ve neler olduğunun belirlenmesi hedeflenmiştir. Tweetlerin sınıflandırılması için SVM ve Naïve Bayes yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Sınıflandırılan tweetlerin özetlenmesi amacı ile Hibrit TF-IDF yöntemi tercih edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, geliştirilen bu sistemin, kullanıcı görüşlerinin tespiti ve neler olduğu hakkında genel fikir edinmeye başarılı bir şekilde olanak sağladığı görülmüştür.

Nowadays, the use of micro-blogging services such as Twitter seems to increase exponentially with the popularity of social media. Through these services, users share their opinions, complaints, requests and suggestions about the subjects or institutions and organizations they wish. In this study, it is aimed to develop a system which can detect general opinion s and determine what they are by classifying and summarizing the Turkish tweets sent by users via Twitter. At classification step of this system, SVM and Naive Bayes were used together. The Hybrid TF-IDF method was preferred for the purpose of summarizing classified tweets. According to the results obtained, this developed system has been found to be able to successfully determine the opinions of the users and to get a general idea of what is going on.