Metin Madenciliği

Bu çalışma Kovid-19 salgını sürecinde mültecilere yönelik dijital nefret söylemini ele almaktadır. Araştırma sürecinde büyük verinin düşünsel boyutunun sunmuş olduğu perspektif göz önünde bulundurulmuş, yenilikçi bir yaklaşım benimsenerek toplanan veriler analiz edilmiştir. Veri
setini oluşturmak üzere YouTube'da uluslararası haber organizasyonlarının paylaştığı Kovid-19 bağlamında mültecileri ele alan videoların altına yazılan kullanıcı yorumları toplanmıştır. Analiz sürecinin sonucunda yorumların yüzde 29’unun nefret söylemi içerdiği tespit edilmiştir. Nefret söylemi içeren yorum sayısı yüzde olarak az olduğu hâlde bu yorumlara gelen beğeniler toplam beğeni sayısının yüzde 49’unu oluşturmaktadır. Kovid-19 salgını sürecinde mültecilere karşı dile getirilen dijital nefret söylemi geçmişte rastlanılan mültecilere yönelik nefret söylemi örüntüleri ile benzerlik göstermektedir. Nefret söylemi barındıran kullanıcı yorumları Hedef Ülkenin Dokunulmazlığı (yüzde 50), Amaca Yönelik Nefret Söylemi (yüzde 13), Kişisel Tercih ve Özelliklere Yönelik Nefret Söylemi (yüzde 17) ve Diğer (yüzde 20) kategorileri altında sınıflandırılmıştır. Hedef Ülkenin Dokunulmazlığı kategorisindeki yorumlar, nefret söylemi içeren yorumların almış olduğu toplam beğenilerin yüzde 62’sini almıştır. Diğer yandan, Hedef Ülkenin Dokunulmazlığı ve Amaca Yönelik Nefret Söylemi kategorileri genel ortalamanın üzerinde beğeni sayısına sahiptir. Çalışma kapsamında, nefret söylemi içeren yorumların dilsel yansıması bir ağ haritasıyla görselleştirilmiştir.

Recent advancing technologies provide new opportunities, such as social media, becoming one of the most crucial communication methods. Communication has changed from one-way to more interactive way, by enabling people to react the news with social media. Researchers have paid more attention to such these reactions. In this study, we aim to find an issue discussed by people over Twitter. Then, we show and visualize main results of people's opinions and decision makers can use them to find the optimal way for the large population.

Günümüzde özellikle elektronik ortamda haberler, makaleler, araştırma yazıları, tezler, kitaplar, sayısal kütüphaneler, e-postalar ile hızla artan doküman veritabanlarında özensiz veya hatalı paylaşımlardan yaşanan bilgi kirliliğinden kurtulmak, istenilen verilere doğru şekilde ulaşabilmek ve bu dokümanlar arası ilişkileri tespit etmek için veri madenciliğinin bir alt dalı olan metin madenciliği kullanılmaktadır. Bu dokümanda ülkemizde metin madenciliği üzerine yapılan çalışmalar ve bu çalışmalarda kullanılan kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları hakkında sınırlı bir literatür taraması amaçlanmış, literatürde yer alan çalışmalar, bu çalışmalardan elde edilen sonuçlar, geliştirilen sistemlerin değerlendirmeleri sunulmuştur.

SOSYAL BİLİMLERDE METİN MADENCİLİĞİ WORDSTAT UYGULAMALARI (WordStat 30 Gün Ücretsiz Deneme Sürümü Desteği)
Bu kitap, kullanıcıya herhangi bir programlama dili ya da ileri istatistiksel analiz ve modeller bilmeden temel ve ileri düzeyde metin madenciliği uygulamaları yapma imkânı sunmaktadır. Bu kapsamda, Türkiye’de sosyal bilimciler için yazılmış, alanının ilk kitabı olma özelliğini taşımaktadır. Kitap, şirketler ve kamu kurumları için de metin içerikli verilerini* analiz etmeleri adına bir başucu kitabı niteliğindedir. Sosyal Bilimlerde Metin Madenciliği WordStat Uygulamaları kitabında verilen örnekleri uygulayarak öğrenmek için, WordStat yazılımının tüm özellikleri aktif olan 30 günlük ücretsiz deneme sürümü Provalis Research internet sitesi (https://provalisresearch.com/downloads/trial-versions/) üzerinden indirilebilir.
* İletişim, Medya Çalışmaları, Siyaset Bilimi, Kamu Yönetimi, Sosyoloji, Bilgi ve Belge Yönetimi, Eğitim, Psikoloji, Yönetim Bilimi ve Pazar Araştırması Alanında Metin İçerikli Yapılandırılmamış/Yarı-Yapılandırılmış Verilerin İçerik Analizi ve Madencilik Uygulamaları:

- Twitter, YouTube, Facebook vb. Sosyal Medya Verileri
- Tüketici Yorumları, Şikayet, Talep ve Öneri Verileri
- Bildiri, Makale, Kitap, Gazete, Dergi ve Rapor Verileri
- İnternet Sayfaları, Forum, Sanal Topluluk Verileri
- Kategorik Sözlük ve Sözlük Oluşturma
- Fikir / Duygu Analizi - Sentiment Analysis
- Konu Başlığı Oluşturma ve Özetleme
- Kümeleme ve Birliktelik Analizleri
- Makine Öğrenmesi ile Sınıflandırma
- Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Harita Görselleri Oluşturma

Öz Sema; Allah'a ulaşma yolunun derecelerini sembolize eden, içinde dini öğe ve temalar barındıran ve bu haliyle ayrıntılı kural ve niteliklere sahip bir tören olarak tanımlanmaktadır. "Mevlevi sema törenleri" 2005 yılında UNESCO tarafından korunması gereken Somut Olmayan Kültürel Mirası başyapıtı olarak ilan edilmişitir. Bu tarihten sonra sema gösterilerine yönelik küresel farkındalık artmıştır. Bu çalışmanın temel amacı kültür turizmi kapsamında Sema gösterilerinin yabancı turistlerin bakış açılarına göre değerlendirilmesidir. Bu amaç doğrultusunda İstanbul ve Nevşehir/Kapadokya'da iki işletme ve Konya Mevlâna Gösteri Merkezin'ne ait dijital metinlerden oluşan yabancı turist yorumları Tripadvisor sitesinden toplanmıştır. Toplanan veriler metin madenciliği yöntemlerinden duygu analizi ve kümelenme tekniği kullanılarak değerlendirilmiştir. Duygu analizi sonuçlarına göre, turistlerin gösteriler ile ilgili olumlu bakış açılarının ortalaması kayda değer oranda (%77) yüksek çıkmıştır. Kümeleme analizi sonuçlarına göre her üç gösteri için yabancı turist algıları yüksek oranda "Kültürel" boyutta sonra sırası ile "Dinsel" ve "Turistik şov" boyutlarında oluşmuştur.

Büyük veri, günümüzde son derece popüler bir kavram haline gelmiştir ve yeni bir devrin başlangıcı olarak yorumlanmaktadır. Büyük veri ile birlikte dünyada büyük bir dönüşüm gerçekleşirken, kurum ve kuruluşların veriye olan bakışı ve veriden sağladığı fayda farklı bir noktaya gelmiştir. Kurum ve kuruluşlarında bu dönüşümün dışında kalmaları mümkün görünmemektedir. Büyük veri, yeni ve popüler bir kavram olmasına rağmen, yerli literatürde kuramsal nitelikte çok fazla araştırmayla karşılaşılmadığı ortadadır. Kuramsal yönü işleyen az yayın olmakla birlikte, teknoloji ile ilgili pek çok kurum ve kuruluş ise bu konuya son derece önem vermekte ve çok büyük yatırımlar yapmaktadırlar. Çalışmada büyük veri kavramsal olarak ele alınmış, pek çok kavramla olan ilişkisi, büyük veri teknolojileri ve büyük veri işlenirken kullanılan yöntemler aktarılmış, büyük veri ile ilgili farkındalık yaratan kuruluşlarla ve dünyada büyük verinin kullanım alanları ile ilgili farklı örnekler verilmiştir. Nowadays big data has become a popular concept and it is interpreted as beginning of a new era. While a huge transformation occurs with the creation of big data concept, institutions and organizations' point of view and benefits gained from the data have changed and come to a different point. It seems that it is impossible for institutions and organizations staying out of the said transformation. Although big data is a new and popular concept, there are no so many studies having corporate nature in local literature. Despite a few publications having corporate base, numerous institutions and organizations operating in technology field place a significant importance to this concept and make big investments. In the study big data has been discussed conceptually and its relation with other concepts, big data technologies and methods used for processing of big data have been explained and different examples regarding institutions creating awareness for big data and usage area of big data around the world have been given.

Dijital nefret söyleminden en çok etkilenen gruplardan bir tanesi mültecilerdir. Suriye'deki protestoların, sokak çatışmalarına ardından da bir iç savaşa dönüşmesi kitlesel göçlere sebep olmuştur. Çatışmaların şiddetinin artmasının ardından pek çok Suriyeli, Türkiye, Lübnan, Irak, Ürdün gibi komşu ülkelere ve Avrupa'ya mülteci olarak gitmeye başlamışlardır. Bahsi geçen bu durum birçok farklı ülkede medya kuruluşları ve siyasetçiler tarafından kriz olarak tanımlanmış, mülteci karşıtı tutumlarda ve mültecilere karşı geliştirilen nefret söyleminde de farklı sebeplerle artış gözlemlenmiştir. Bu çalışma Suriyeli mültecilere karşı sosyal ağlarda ortaya çıkan dijital nefret söyleminin izini Facebook bağlamında sürmektedir. Çalışma kapsamında BBC World Service'in Facebook'ta paylaşmış olduğu mültecilerle ilgili haberlerin altına gelen kullanıcı yorumları toplanmış, metin madenciliği yöntemi ile duygu analizleri yapılmış ve nefret söyle-minin çeşitleri kategorize edilmiştir. Araştırmanın sonucu olarak yorumların çoğunun mültecilere karşı negatif duygu taşıdığı gözlemlenmiş, bireylerin yaşadığı bölge sebebiyle üstünlük hissetmesi, güvenlik yönelimli, inanç yönelimli, ekonomik yönelimli dijital nefret söylemleri geliştirildiği sonucuna ulaşılmıştır. Çalışma, yöntem bölümünde metin madenciliği kullanımını benimsemiş ve Rapidminer Studio ile büyük ölçekli metin analizleri gerçekleştirerek sonuca varmıştır. Bu noktadan bakıldığında çalışma veri analizi konusunda ve iletişim çalışmaları çerçevesinde yenilikçi bir özellik taşımaktadır.

Refugees are one of the groups who are affected by digital hate speech the most. The civil war in Syria led to mass migration. After the violence level of the conflict increased, many Syrian citizens started to migrate to neighbouring countries such as Turkey, Lebanon, Iraq, Jordan, and Europe. This process was defined by the press organizations and politicians of many countries as a crisis, and an increase was observed in anti-refugee attitudes and hate speech for different reasons. This study monitors digital hate speech on Facebook against Syrian refugees. Within the scope of the study, users' comments under BBC World Service's news posts shared on their Facebook page about refugees were collected, sentiment analyses were conducted by means of text mining, and types of hate speech against Syrian refugees can be categorized. As a result of this investigation, it was observed that most of the comments belonged to those who had negative feelings towards refugees, and types of hate speech against Syrian refugees categorized as superiority due to area of residence, security-oriented hate speech, belief-oriented hate speech, economic-oriented hate speech. The study adopted using text mining in methodology section and reached conclusions by conducting large scale text analyses with Rapidminer Studio. The study has innovative characteristics in terms of data analysis and communication studies.

Özet— Bu çalışmada, FATİH projesine yönelik internet ortamında yer alan görüşlerin metin madenciliği yöntemleri ile otomatik tespitinin yapılması amaçlanmaktadır. Çalışma iki temel kısımdan meydana gelmektedir. İlk basamakta, internet ortamındaki yapısal olmayan veri kümelerinin yapısal veri haline dönüştürülmesini sağlamak amacıyla metin madenciliği veri önişleme yazılımı geliştirilmiştir. İkinci basamakta ise geliştirilen metin madenciliği veri önişleme yazılımı ile yapısal veri kümesine dönüştürülen veriler üzerinde makine öğrenmesi algoritmaları uygulanarak yorumlar otomatik sınıflandırılmaktadır. Geliştirilen metin madenciliği veri önişleme yazılımının en önemli ayırt edici özelliği, yazılımın sadece FATİH projesine yönelik görüşlerinin veri önişleme basamağında değil, istenilen amaca yönelik metin sınıflandırma işleminin veri önişleme basamağında konudan bağımsız bir şekilde kullanılabilir olmasıdır. Çalışmada FATİH projesine yönelik 444 görüş içeren metin dosyasındaki metinler tf-idf ağırlıklandırma yöntemi ile vektörel olarak temsil edilerek sınıflandırma algoritmalarının model başarım ölçütleri karşılaştırılmıştır. Performansı karşılaştırılan algoritmalardan en yüksek başarımın Ardışık Minimal Optimizasyon Algoritmasına ait olduğu (%88,73) gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler— Metin madenciliği, FATİH projesi, metin sınıflandırma, fikir madenciliği, ardışık minimal optimizasyon algoritması. Abstract— In this study, it is aimed to make automatic determination of views towards the FATIH project in internet environment by using text mining methods. The study is based on two main parts. In the first step, text mining data preprocessing software was developed to convert non-structural data sets on the internet into structured data. In the second step, interpretation is automatically classified by applying machine learning algorithms on the data converted into the structural data set with the developed text mining data preprocessing software. The most important distinguishing feature of the developed text mining data preprogramming software is that its views at the data preprocessing step are not only available for the FATIH project but it is available at the data preprocessing step of all the desired text classification purposes. In the study, the texts containing 444 visions for the FATIH project were represented as vectors by the tf-idf weighting method and the model performance criteria of the classification algorithms were compared. Highest achievement for performance comparison algorithms is detected that Sequential Minimal Optimization Algorithm (88.73%).

Geçmişten günümüze kadar veri ve veri yığınlarından anlamlı bilgilerin üretilme çabası artarak devam etmektedir. Büyük veriden anlamlı bilginin üretilme sürecinde araştırmacıların üzerinde durduğu yaklaşımlardan birisi olarak görselleştirme, son yıllarda oldukça ilgi toplamış ve bir çok farklı alanda yaygınlaşmaya başlamıştır. Durum böyle olunca, veri madenciliğinde karmaşık ilişkilerin ortaya çıkarıldığı bibliyometri analizi çalışmalarında da elde edilen verinin görselleştirilmesi ve görselleştirme yaklaşımlarının incelenmesi önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmada, bibliyometrik ağların görselleştirilmesinde kullanılan ve aynı zamanda metinler içerisindeki kelime ve kelime öbeklerinin ilişkisini ortaya çıkarmaya yarayan başka bir ifade ile metin madenciliği uygulaması olan VOSviewer programının kullanımı incelenecektir. Bu teknik not ile veri madenciliğinin kullanımına yönelik bilgilendirici yönlendirmelere yer verilecektir.

ÖZ Bu çalışmanın amacı, hızlı tüketim malları gibi spesifik ürün gruplarına yönelik yorumların ürüne mi, ürünün satışı için sunulan hizmete mi yönelik olduğu sorusuna yanıt aramaktır. E-ticaret siteleri üzerinde yapılan tüketici yorumları ve değerlendirmeleri, bazı spesifik ürün grupları için ürünün ötesine geçebilmekte ve ürün satışı için sağlanan hizmete yönelik yorumların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Araştırmada ürün yorumları ve yıldız derecelendirmelerini analiz etmek adına metin madenciliği analizlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen veri seti, QDA Miner® ve WordStat® yazılımları aracılığıyla analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Elde edilen bulgulara göre; özellikle yüksek yıldız derecelendirmelerinin ürünün satış ve teslimatı için sunulan hizmetlere yönelik olduğu, düşük derecelendirmelerin ise doğrudan ürünün kalitesine yönelik olduğu gözlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre; hızlı tüketim malları gibi spesifik ürün gruplarına yapılan yorumlarda, ürün ve ürünün satışı için sunulan hizmetlere yönelik yorumların ayrıştırılması adına yorum yapılan platformların
geliştirilmesi önerilir. Bu çalışmanın elde ettiği sonuçlar ile literatüre spesifik ürün gruplarının yorum değerlendirmeleri bağlamında, pratiğe ise kategorik yorum ve değerlendirme önerileri ile katkıda bulunacağı öngörülmektedir.

The aim of this study is to seek an answer the question about fast moving consumer goods (FMCG): whether the product or the service offered for selling the product is evaluated. Consumer reviews and evaluations on FMCG may go beyond the product itself, and resulting in service-oriented comments for product sales. In this study, text mining analysis was used to analyze consumer reviews and star ratings of an FMCG product. The collected data set was analyzed through QDA Miner® and WordStat®, qualitative data analysis software, and interpreted. According to the findings; it is observed that particularly the comments with high star-ratings are directed towards services offered for the sale and delivery of the product, while lower ratings are directed towards the quality of the product. The results show that consumer reviews on specific products like FMCG, require specific infrastructure for commenting and evaluating a product. It is expected that the results of this study will contribute to the relevant literature and to the practice of categorical comments and evaluation in particular.

Sosyal ağlar günümüzde pek çok alanda toplulukları yönlendirici unsur haline gelmiştir. Twitter bu ağlar içerisinde anlık gündem belirleyen en önemli platformlardan birisidir. Özellikle son on yılda dünyanın her ülkesinde siyasi süreçlerde de sosyal ağlardan faydalanılmaktadır. Gerek siyasi partilerin propagandalarını yönetmeleri gerekse de halkın görüşlerini dile getirmesi açısından sosyal ağlar önemli platformlar haline gelmiştir. Buradan yola çıkarak Türkiye’de 2017 yılında gerçekleştirilen Referandum sürecinde Twitter üzerinde bir metin madenciliği çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada toplumun Twitter aracılığıyla paylaştığı görüşler incelenmiş ve siyasi süreçlerin etkililiğinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda referandumun tercih seçenekleri olan evet/hayır görüşleri, siyasi partileri ve siyasi parti liderlerini içeren görüşlerin oranları karşılıklı olarak analiz edilmiştir. Bu analizlerle, sosyal siber istihbaratta örnek teşkil edebilecek bir çalışma gerçekleştirilmiş ve politika belirleyiciler için karar destek sistemlerinin potansiyelleri ortaya çıkarılmıştır.

Kovid-19 aşıları hakkında komplo teorilerinin sosyal ağlarda dolaşıma girdiği bilinmektedir. Bu çalışmada kovid-19 bağlamında aşı karşıtı komplo teorilerini içeren tweetler analiz edilmiş ve tweetlerin biçimsel özellikleri ile yayılım düzeyleri arasındaki ilişki sorgulanmıştır. #SalgınYalanAşıOlmuyorum hashtaginden toplanan 1113 tweetin biçimsel özellikleri nicel içerik analizi ile çözümlenmiş ve hipotezleri test etmek üzere Ki-kare testi uygulanmıştır. Yüksek karakter sayısı kullanım düzeyi olan tweetlerin yüksek düzeyde yayılım gösteren tweetler arasındaki payının yüksek olduğu bulunmuştur. Ayrıca bulgular düşük hashtag kullanım düzeyi ve düşük kişi etiketi kullanım düzeyine sahip tweetlerin yüksek düzeyde yayılım gösteren tweetler arasındaki payının yüksek olduğuna işaret etmektedir. Aşı karşıtı tweetlerdeki bu biçimsel özellikleri anlamak aşı kabulünü artırabilecek nitelikli bilgilerin Tweetosphere’de çoğaltılabilmesi ve bu nitelikli içeriğin etkisinin artırılabilmesi için pratiğe yönelik bir önem taşımaktadır. Diğer yandan, içeriğin biçimsel boyutunun yayılımla ilişkisine ışık tutarak gelecek araştırmalarda göz önünde bulundurulabilecek yeni değişkenler sunmaktadır. Bu durum, aşı karşıtlığı ve komplo teorileri bağlamındaki araştırmaların derinleşebilmesi ve yeni çözüm önerileri sunabilmesi için bir potansiyel sunmaktadır.

Büyük verilerin analizi ve yorumlanması, anlamlı bilgi çıkarılması veri madenciliğinin çalışma alanlarındandır. Veri madenciliğinin eğitim amaçlı kullanımı ise eğitsel veri madenciliği olarak adlandırılmıştır. Eğitsel veri madenciliği kullanım alanlarına göre kendi içinde farklı alt başlıklara ayrılmakta olup, bu alt başlıklardan bir tanesi de metin madenciliğidir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de eğitim teknolojisi ve bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi (böte) alanlarında yapılmış tez çalışma- larında en çok hangi kavramların çalışıldığı ve yıllara göre nasıl değişkenlik gösterdiğini ortaya çıkarmaktır. Bu amaçla 2004-2018 yılları arasında Türkiye’de eğitim teknolojisi ve bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi (BÖTE) alanında yayınlanmış 1534 adet tez, eğitsel veri madenciliği yöntemlerinden metin madenciliği ile analiz edilmiştir. Veri analizi aşamasında metin madenciliği analizinin ön aşamaları gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda yıllara göre tez sayıları, alanda en çok çalışılan konular ve alandaki yönelimler ortaya çıkarılmıştır. Araştırmada incelenen 15 yıllık periyottaki zaman dili- minde çalışılan alanlar ve kavramlar değişkenlik göstermiş, son yıllarda oyun, mobil ve dijital kavramları ön plana çıkmıştır.

Özet Bu çalışmada; büyük markaların sosyal medyayı, sosyal ağ analizi ve metin madenciliğinden yararlanarak nasıl daha etkin kullanabileceği ve sözü edilen etkinliğin arttırılması için çeşitli öneriler ortaya konulması amaçlanmaktadır. Çalışmamızda öncelikle internet ve sosyal medyanın önemi vurgulanarak ardından büyük firmaların sosyal medyayı nasıl etkin kullanabileceği konularına açıklık getirilmek üzere bir uygulama çalışmasına yer verilmiştir. Söz konusu uygulama bölümünde, Amerikan ve Japon orijinli otomobil üretimi yapan Ford ve Toyota markalarına ilişkin veriler belli bir dönem aralığında twitter üzerinden çekilmiştir. Her bir markanın kendi isimleri için #Ford ve #Toyota şeklinde oluşturulan hashtagslere belirli bir dönem içerisinde atılan tweetler, çalışmanın örneklemini oluşturmaktadır. Bu biçimde elde edilen metin verilerine kümeleme analizi yapılarak, söz konusu hashtagsler altında, en fazla konuşulan konular belirlenmiştir. Ardından da metin madenciliği aracılığıyla söz konusu tweetlerde en çok kullanılan kelimeler ve birlikte en çok kullanılan kelime çiftlerinin bulunması amaçlanmıştır. 1. GİRİŞ Günümüz dünyasında internet; her yaş, meslek ve gelir grubundan insanın kolaylıkla erişebildiği bir araçtır. Milyarlarca bağlantıdan oluşan internet ağına, her saniye yeni bir bağlantı eklenmekte, bu da ilgilendiğimiz veri havuzunu giderek büyütmektedir. Özellikle Twitter, Facebook ve Youtube gibi milyonlarca üyesi bulunan sosyal paylaşım siteleri; metin madenciliği uygulamasına konu olabilecek fotoğraf, video, mesaj, v.b. veriler ile doludur. Ayrıca bu siteler, İnsanların saniyeler içerisinde milyonlara ulaşmasına imkan vermektedir. Bu özelliğiyle sosyal medya, markaların seslerini duyurabilmeleri açısından, dünya çapında dev bir sahnedir. Peki markalar bu fırsatı ne kadar etkin değerlendirmektedirler? Bu amaçla Amerika ve Japonya orjinli üretim yapan iki büyük otomobil markasının sosyal medyadaki etkinliği incelenmiştir. Uygulama çalışmasında, Amerika orjinli otomobil üreticisi " Ford " markası ile Japonya orjinli otomobil üreticisi ise " Toyota " markası ile anılacaktır 2. YÖNTEM VE MATERYAL Bu çalışmada, Ford ve Toyota markasına ilişkin veriler Twitter üzerinden NodeXL programı aracılığıyla çekilmiştir. Her bir markaya ilişkin kendi isimleriyle #Ford, #Toyota şeklinde oluşturulan etiketlere, 16.01.2015-20.01.2015 tarihleri arasında atılan tweetler çalışmamızın örneklemini oluşturmaktadır. Twitter sayfasından veri çekilirken her iki etiket için de 10.000 tweet kısıtı konulmuştur. Yalnızca, tweet, mention/retweet ve replies-to niteliği taşıyan tweetler alınmış, tweeti atan kullanıcıyı takip eden kullanıcılar, çalışmaya bir katkı sağlamayacağı düşüncesiyle çalışma dışında tutulmuştur. Örnekleme konu olan tweetleri atan kullanıcılar, Twitter üyesi olup #Ford veya #Toyota etiketiyle herhangi bir paylaşımda bulunan tüm kullanıcılar arasından rassal olarak seçilmiştir. Veriler ile ilgili öncelikle betimsel ve ağ istatistikleri hesaplanmış, ardından metin madenciliği ile tweetlerde en çok geçen kelime ve kelime çiftleri, söz konusu etiketlerle birlikte en çok kullanılan etiketler ve bağlantılar belirlenmiştir. Kümeleme analiziyle yardımıyla ise üzerinde en fazla konuşulan konular kümelere ayrılmıştır.

Gelişen teknoloji gün geçtikçe yeni olanaklar sunmaktadır. Sosyal Medya bu gelişmelerin en önemli sonuçlarından biri olmuştur. Sosyal medyayla birlikte, iletişim tek taraflı boyuttan, daha interaktif bir yöne evrilmiş olup, haberlere olan tepkilerin nabzını tutmak son yıllardaki önemli araştırma konularından birisi haline gelmiştir. Bu çalışmada sosyal medyada tartışılan sosyal bir konunun verileri toplanmış ve duygu analizleri yapılmıştır. Ayrıca bulunan sonuçlar görselleştirilmiştir. Sonuç olarak, karar alıcı mercilerin tutumunu, sosyal medyadaki tepkiler şekillendirebilecek ve kitleler sesini bu şekilde çok daha hızlı ve etkili bir şekilde duyurabileceklerdir.