COVID-19 Pandemisi ile İlgili Twitter Mesajlarının Metin Madenciliği Tekniği İle Değerlendirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorTemizhan, Ebru
dc.contributor.authorMendeş, Mehmet
dc.date.accessioned2025-01-27T19:37:03Z
dc.date.available2025-01-27T19:37:03Z
dc.date.issued2021
dc.departmentÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.description.abstractAmaç: 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.
dc.identifier.doi10.5336/biostatic.2020-79992
dc.identifier.endpage200
dc.identifier.issn1308-7894
dc.identifier.issn2146-8877
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage185
dc.identifier.trdizinid491591
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.5336/biostatic.2020-79992
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/491591
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/17102
dc.identifier.volume13
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofTürkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TRD_20250125
dc.subjectTıbbi İnformatik
dc.subjectİletişim
dc.titleCOVID-19 Pandemisi ile İlgili Twitter Mesajlarının Metin Madenciliği Tekniği İle Değerlendirilmesi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu