Analyzing, recording and interpreting the posts is a costly process that takes a long time and requires high labor force. With the application developed within the scope of this study, the tweets made under the hashqs related to a subject were compared with a database containing words containing positivity and negativity and were scored in terms of positivity and negativity with the scoring method, and it was tried to determine in which direction the exclamation point was used in meaning. In addition to making determinations without requiring manpower and revealing the results of the statistical analysis, it has been tried to reveal whether the use of exclamation marks can be directly associated with positivity or negativity statements.
Social media analysis Sentiment analysis Text mining Natural language processing
Gönderileri analiz etme kayıt altına alma ve anlamlandırma uzun süren ve yüksek iş gücü gerektiren maliyetli bir süreçtir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen uygulama ile bir konu ile ilgili açılan hastaq’lerin altına yapılan tweet’ler olumluluk ve olumsuzluk içeren kelimelerin barındığı bir veri tabanı ile karşılaştırılarak skorlama yöntemi ile olumluluk ve olumsuzluk yönünden puanlandırılmış ve bu puanlandırmada ünlem işaretinin hangi yöndeki anlamlandırmalarda kullanıldığı tespit edilmeye çalışılmıştır. İnsan gücü gerektirmeksizin tespitlerin yapılabilmesi ve istatistiki olarak analizin sonuçlarının ortaya konulması yanı sıra ünlem işareti kullanımının olumluluk ya da olumsuzluk bildirimleri ile doğrudan ilişkilendirilip ilişkilendirilemeyeceği ortaya konulmaya çalışılmıştır.
Sosyal medya analizi Duygu analizi Metin madenciliği Doğal dil işleme
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | İşletme |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 28 Mart 2022 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Mart 2022 |
Gönderilme Tarihi | 17 Kasım 2021 |
Kabul Tarihi | 28 Mart 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Cilt: 7 Sayı: IMISC2021 Special Issue |