Tez Açık Erişim

Türkiye'de COVID-19 Aşılaması Hakkında Toplumsal Duygusal Durumun Sosyal Medya Verileri Üzerinde Makine Öğrenmesi Metotları Kullanılarak İncelenmesi

Demiröz, Tuna Arda


Citation Style Language JSON

{
  "URL": "https://aperta.ulakbim.gov.tr/record/263524", 
  "abstract": "<p>\u0130nternet ve sosyal medya platformlar\u0131n\u0131n evrimi ile birlikte bilgi &uuml;retimi, t&uuml;ketimi, dola\u015f\u0131m\u0131 ve aktar\u0131m\u0131, &ouml;nceki d&ouml;nemlere g&ouml;re benzersiz bir h\u0131z kazanm\u0131\u015ft\u0131r. G&uuml;ncel istatistiksel ve sosyal &ccedil;al\u0131\u015fmalar ise Facebook, Twitter ve Instagram gibi sosyal medya platformlar\u0131n\u0131n, insan davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 etkileyen olduk&ccedil;a &ouml;nemli verilere sahip oldu\u011funu g&ouml;stermektedir. Bu veriler, COVID-19&#39;un yay\u0131lmas\u0131n\u0131 izlemek, &ouml;nlemek ve kontrol alt\u0131na almak i&ccedil;in kullan\u0131labilecek, &ouml;zellikle insanlar\u0131n duygusal durumlar\u0131n\u0131 analiz etmek ve anlamak i&ccedil;in b&uuml;y&uuml;k bir kaynak sunmaktad\u0131r. Bu tez &ccedil;al\u0131\u015fmas\u0131nda, T&uuml;rkiye&rsquo;de COVID-19 a\u015f\u0131lama s&uuml;recine y&ouml;nelik toplumsal duygusal tepkileri anlamak ve analiz etmek amac\u0131yla Twitter verileri kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. &Ccedil;al\u0131\u015fma, a\u015f\u0131laman\u0131n toplumsal duygu durumunu belirli bir zaman diliminde T&uuml;rk&ccedil;e tivitler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla incelemeyi ve a\u015f\u0131lamayla ilgili d&uuml;\u015f&uuml;nceleri, endi\u015feleri, memnuniyeti ve di\u011fer duygusal tepkileri anlamay\u0131 hedeflemi\u015ftir. Bu ba\u011flamda, Twitter verileri istatistiksel y&ouml;ntemler, makine &ouml;\u011frenmesi, Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP) teknikleri ve s&ouml;zl&uuml;k tabanl\u0131 yakla\u015f\u0131m kullan\u0131larak analiz edilmi\u015ftir. &Uuml;zerine &ccedil;al\u0131\u015f\u0131lan veri seti, \u015eubat 2020&rsquo;den Ocak 2023&rsquo;e kadar d&uuml;nya genelinde at\u0131lan T&uuml;rk&ccedil;e tivitlerden olu\u015fmaktad\u0131r. S&ouml;z konusu d&ouml;nemde a\u015f\u0131lama ile ilgili yakla\u015f\u0131k 200 milyon tivit filtrelendikten sonra elde edilen 38,628 tivit analiz edilmi\u015ftir.</p>", 
  "author": [
    {
      "family": "Demir\u00f6z", 
      "given": " Tuna Arda"
    }
  ], 
  "id": "263524", 
  "issued": {
    "date-parts": [
      [
        2024, 
        2, 
        1
      ]
    ]
  }, 
  "language": "tur", 
  "note": "Tez \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131nda kullan\u0131lan etiketli veri seti payla\u015f\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Veri setinde T\u00fcrk\u00e7e dili i\u00e7in Covid-19 d\u00f6neminde a\u015f\u0131lamaya kar\u015f\u0131 duygu durum \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fc yapan 38,626 tivit bulunmaktad\u0131r.", 
  "title": "T\u00fcrkiye'de COVID-19 A\u015f\u0131lamas\u0131 Hakk\u0131nda Toplumsal Duygusal Durumun Sosyal Medya Verileri \u00dczerinde Makine \u00d6\u011frenmesi Metotlar\u0131 Kullan\u0131larak \u0130ncelenmesi", 
  "type": "thesis"
}
131
28
görüntülenme
indirilme
Tüm sürümler Bu sürüm
Görüntülenme 131135
İndirme 2828
Veri hacmi 102.3 MB102.3 MB
Tekil görüntülenme 107111
Tekil indirme 2727

Alıntı yap