Covid-19 Süreci̇nde Twitter Mesajlarinin Duygu Anali̇zi̇

Abstract

İnsanların gündelik yaşamlarındaki değişikliklerin sosyal medya mecraları üzerinden paylaşılması geride değerli bilgilerin birikmesine ve bu bilgilerle önemli çıkarımların yapılabilmesini sağlamaktadır. Sosyal medya üzerinden herhangi bir bilgiye veya paylaşıma verilen tepkinin dozu da kişiler hakkında detaylı bilgilere rahatlıkla ulaşılabilmesini ve karar verilebilmesini sağlayabilmektedir. İnsanların görüşlerini, değerlendirmelerini, tutumlarını ve duygularını yazdığı dilden analiz eden, görüntü incelemesi olarak da nitelendirilen çalışma alanı duygu analizi olarak tanımlanmaktadır. Önemli toplumsal olaylarda da kişilerin görüşleri önem arz etmektedir. 2020 Ocak ayından itibaren Dünyayı etkileyen Covid-19 sürecinde de kişilerin duygu durumları değişiklik göstermektedir. Bu çalışmada, Korona virüs sürecinde alınan önlemlerin ve hizmete sunulan uygulamaların duygu analizi yöntemiyle insanlar üzerinde bıraktığı etki ölçülmeye çalışılmıştır. 11 Mart 2020 tarihinden bu yana Türkiye'de kişilerin ve resmi kuruluşların önemli duyurularını metin veya video olarak yayınladığı Twitter sosyal medya mecrası aracılığı ile korona virüs için konuşulan önemli başlıklar çıkarılmıştır. Duygu analizi yöntemine göre 5 başlık altında toplanan konular için olumlu ve olumsuz yorumlar sınıflandırılarak genel bakış çıkarılmış, sonrasında ise haftalık süreçte bu konular hakkında gözle görülebilir bir değişiklik olup olmadığı analiz edilmiştir. Twitter verileri üzerinde olumlu ve olumsuz olarak gruplanan yaklaşımlar için yaklaşık 2.000.000 tweet üzerinde literatürde kabul gören ve hızlı sonuç alınabilen lojistik regresyon analizi yöntemi kullanılmıştır.

Analysis of Public Agenda during Covid-19 Pandemics Based on Turkish and English Tweets Using Nonnegative Matrix Factorization and Hypothesis Testing

“…There are some studies that analyze only Turkish social media and news. One of them is the study of Sarıman and Mutaf [18]. They present a study written in Turkish language and identify the most common words of positive and negative tweets.…”

Farklı dillerdeki metinler üzerinde yapılan duygu analizi çalışmalarının incelenmesi

“…En yüksek doğru sınıflandırma oranı öznitelik temsili olarak 1-gram+2-gram kullanılarak NB ve LR algoritmaları ile %77 olarak bulunmuştur. 2020 yılında yapılan [21] referanslı çalışmada Twitter gönderilerinden elde edilen veriler daha yüksek başarı oranı elde edilebilmesi için 5 farklı konu başlığına göre olumlu ve olumsuz şeklinde kurallı eğitim setleri oluşturularak analiz edilmiş ve LR algoritması kullanılmıştır. Performans ölçütü olarak Alıcı işletim karakteristiği (Receiver Operating Characteristic-ROC) eğrisinin altındaki alan (Area Under Curve -AUC) değeri kullanılmıştır ve en iyi sonuç sokağa çıkma yasağı konu başlığı için %98 olarak elde edilmiştir.…”

Pandemi Döneminde Online Çok Sesli Koro Dersleri

“…In the studies which have been carried out to observe changes in the mood of individuals in the first months of the pandemic, it has been seen that the process of improving the decisions taken by the institutions is a determining factor and that people react negatively in their comments on the social media at the first stage, however the practices have progressed positively with the improvements in the next process (Sarıman and Mutaf, 2020).…”