An Investigation of Candidate Leaders’ Tweet Campaigns Prior to the Istanbul Metropolitan Municipal Elections Using Big Data Text Mining

Abstract

Teknolojik gelişmeler bilgi paylaşımı, arşiv veri tabanı oluşturma ve bilgiye kolay ulaşma açısından kullanıcılara büyük bir imkan sağlamıştır. Büyük miktarda, farklı formatlarda ve sürekli artış içinde olan verileri analiz edebilmek ve arşivleyebilmek için sadece kullanıcılar tarafından üretilen verileri değil, sensörler ve makineler tarafından da üretilen verileri de içine alan 'büyük veri' özellikle büyük şirketler ile kamu kuruluşlarının büyük yatırımlar yaparak yazılımlarını geliştirdikleri verileri içeren bir kavramdır. Son yıllarda sadece kamu kuruluşlarının ve büyük şirketlerin değil, akademik kurumların ve kâr amacı gütmeyen sektörler ve kurumlarında bilgi ağı oluşturma amacıyla kullandıkları verileri de içermektedir. Çalışmada, Türk sineması alanında çok geniş bir arşiv veri tabanı oluşturan Türk Sineması Araştırmaları (TSA) web sayfasının arşiv veri tabanı incelenmiştir. Sinema alanında Türk Sineması Araştırmaları veri tabanı üzerinden yapılan araştırmaların sınırlığı nedeniyle, çalışma literatüre katkı koyacak niteliktedir. Türk sineması alanında çok geniş ve kapsayıcı bir veri tabanı olarak kabul edilebilecek olan TSA resmî web sayfası amaçlı örneklem tekniği kullanılarak seçilmiştir. Büyük veri konusunda yeni araştırmalar ve tartışmalara da yol açacağı düşünülen bu çalışmada, betimsel analizler nicel ve nitel veriler olarak ortaya koyulmuş ve nitel araştırma yöntemleri veri toplama araçlarından belge analizi tekniği kullanılarak içerik çözümlemesi uygulanmıştır. TSA web sayfasında oluşturulan belgeler amaçlı örneklem yöntemiyle taranmış ve araştırmada oluşturulan kodlama cetveli çerçevesinde belgelerin analizleri yapılmıştır. Çalışmanın sınırlılığını verilerinin bilgisayar donanımlı çevrimiçi ortam verilerinden oluşmasının verdiği değişkenlik özelliği oluştururken analiz yöntemi olarak belirlenen kesitsel süre ile bu kısıtlılığın ortadan kaldırılması amaçlanmıştır.

Yerel Yönetimlerin Sosyal Medya Kullanımlarının Metin Madenciliği ile Analizi

“…Bu kelimeler kelime bulutlarıyla da gösterilmiştir. Araştırmada her iki adayın da kullandığı pozitif ifade oranı benzer olarak bulgulanırken; Yıldırım'ın (ortalama %12); İmamoğlu'na kıyasla (%9) daha fazla negatif kelime kullandığı görülmüştür [42].…”