Yazar "Temizhan, Ebru" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • [ X ]
    Öğe
    COVID-19 Pandemisi ile İlgili Twitter Mesajlarının Metin Madenciliği Tekniği İle Değerlendirilmesi
    (2021) Temizhan, Ebru; Mendeş, Mehmet
    Amaç: Bu çalışma, yeni tip korona virüs hastalığı-2019 [coronavirus disease-2019 (COVID-19)] ile ilgili sosyal medyada yapılan paylaşımların ve atılan mesajların metin madenciliği tekniği (text mining technique) ile değerlendirilerek halkın bu salgına bakış açısını ve düşünceleri hakkında özetleyici bilgi üretmek amacıyla yürütülmüştür. Gereç ve Yöntemler: Bu amaçla, COVID-19 salgını ile ilgili atılan 40.000 Twitter mesajı metin madenciliği tekniği ile değerlendirilmiştir. Bulgular: Yapılan metin madenciliği analizi sonucunda, çalışmaya dâhil edilen Twitter kullanıcılarının tweetlerinde esas itibarıyla maske, COVID-19, Ankara Wuhan ve Bilim Kurulu olmak üzere 4 kelime üzerinde odaklandıkları ve yaptıkları paylaşımların bu 4 kelime etrafında şekillendiği belirlenmiştir. Aynı zamanda dikkate alınan Twitter kullanıcılarının, gündemlerini meşgul eden bu 4 kelimeye ilişkin duygu analizleri de (sentiment analysis) yapılmıştır. Bu vesile ile bireylerin gündemlerinde önemli bir yer teşkil eden maske, COVID-19, Ankara Wuhan ve Bilim Kurulu kelimelerinin duygularını nasıl etkilediklerine ilişkin bilgi üretilmesi de mümkün olmuştur. Yapılan duygu analizi sonucunda, bireylerin özellikle COVID-19 kelimesini duymaları ya da bundan bahsedilmesinin kendilerinde negatif bir duygu oluşturdukları sonucuna varılmıştır. Aynı zamanda Bilim Kurulunun kararlarının halkın üzerinde dikkate değer bir etki bıraktığı görülmüştür. Sonuç: Metin madenciliği ve duygu analizleri sonuçları birlikte değerlendirildiğinde halkın COVID-19 salgınının, halkın gündemini ciddi bir şekilde meşgul ettiği ve duyduklarında en fazla etkilendikleri terimlerin maske, COVID-19, Ankara Wuhan ve Bilim Kurulu olduğu sonucuna varılmıştır.
  • [ X ]
    Öğe
    Metin madenciliğinin tarımda uygulanması
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2024) Temizhan, Ebru; Mendeş, Mehmet
    Bu tez çalışmasında, tarım alanında yapılan çalışmalarda Metin Madenciliği Yöntemlerinden nasıl etkin bir şekilde yararlanılabileceğini göstermek amaçlanmıştır. Metin Madenciliği; kümeleme, regresyon, özetleme, duygu analizi, benzerlik analizi ve ilişki modelleme gibi bazı temel teknikler ve işlemlere sahip olduğu için bu tez çalışmasında Metin Madenciliği yöntemlerinin sahip olduğu tüm özellikler dikkate alınarak bunlardan tarımsal çalışmalarda nasıl yararlanılabileceği etraflıca tartışılmıştır. Aynı zamanda uygulamada en yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarından altı tanesi farklı deneme koşullarındaki performansları ROC eğrileri (Receiver Operating Characteristic Curves) ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda Metin Madenciliği Yöntemlerinden tarım alanında da etkin bir şekilde yararlanılabileceği, ancak örnek genişliği ve kullanılan algoritmaların elde edilecek sonuçların güvenilirliği ve genelleştirilmesinde belirleyici faktörler olarak karşımıza çıktığı görülmüştür. Dolayısıyla Metin Madenciliği yöntemlerini uygulamadan önce bu iki faktörün dikkate alınması gerekir. Diğer yandan kütüphane farklılığının elde edilecek sonuçları anlamlı düzeylerde etkilemediğini, dolayısıyla TextbBlob ya da Vader kütüphanelerinin kullanılması elde edilecek sonuçların güvenilirliğini önemli düzeyde etkilemediği sonucuna varılmıştır.
  • [ X ]
    Öğe
    Tarım hakkında atılan tweetlerin duygu analizi değerlendirmesi
    (2023) Temizhan, Ebru; Mendeş, Mehmet
    Bu çalışmada Twitter kullanıcılarının İyi tarım, organik tarım ve sürdürülebilir tarım hakkındaki duygu ve düşünceleri duygu analizi tekniğinden yararlanılarak analiz edilmiştir. Bu amaçla, tarımla ilgili üç farklı hashtag grubunda toplam 15984 tweet metin madenciliği tekniği ile değerlendirilmiştir. Yapılan duygu analizi sonucunda, tweet atan bireylerin bu tarım teknikleri hakkındaki duygu ve düşünceleri arasında anlamlı farklılıkların bulunduğu gözlenmiştir. Twitter kullanıcıları için en popüler ve en güvenilir tarım uygulamasının İyi Tarım uygulaması olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, bütün tweetlere ait duygu analizi sonuçları değerlendirildiğinde Twitter kullanıcıları genel olarak tarım hakkında pozitif duygu ve düşüncelere sahip olduğu belirlenmiştir.