AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results indicate that social media holds significant potential for identifying needs and accelerating responses in the disaster management process.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Social media has emerged as an effective communication tool during crises, particularly in extraordinary situations like disasters. People often turn to social media platforms to gather information and seek assistance. In this context, social media serves as a valuable managerial tool that informs the public and facilitates requests for help during crises. This study aims to determine whether social media posts made after a disaster contain requests for support. Specifically, it analyzes 769.739 posts shared on the X platform (formerly Twitter) during the 15 days following the Kahramanmaraş earthquake on February 6, 2023. By employing text mining methods, these posts were classified based on the presence or absence of support requests. The model developed for this analysis achieved an impressive classification accuracy rate of 88% using the Random Forest algorithm. The results indicate that social media holds significant potential for identifying needs and accelerating responses in the disaster management process. However, it is important to acknowledge that social media also poses risks, such as the dissemination of misinformation. Therefore, mechanisms to minimize these risks should be developed.
Özet
Günümüzde sosyal medya, kriz anlarında etkili bir iletişim aracı olarak öne çıkmaktadır. Özellikle afet gibi olağanüstü durumlarda bireyler hem bilgi almak hem de destek talep etmek amacıyla sosyal medya platformlarını yoğun şekilde kullanmaktadır. Bu bağlamda, sosyal medya, afet anlarında hem kamuoyunu bilgilendirme hem de yardım çağrılarını duyurma işleviyle yönetsel bir araç olarak değerlendirilebilir. Bu çalışma, afetlerden sonra yapılan sosyal medya paylaşımlarının destek talebi olup olmadığını saptamayı amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremini takip eden 15 güne ait X (eski adıyla Twitter) platformunda yapılan 769.739 paylaşım incelenmiştir. Metin madenciliği yöntemiyle bu paylaşımlar analiz edilerek, destek talebi içerip içermediği sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Geliştirilen model, Rastgele Orman (Random Forest) algoritması kullanılarak paylaşımları %88 doğruluk oranıyla başarılı şekilde sınıflandırmıştır. Bu sonuçlar, sosyal medyanın afet yönetimi sürecinde ihtiyaçların tespiti ve müdahalenin hızlandırılması açısından güçlü bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, sosyal medyanın yanlış bilgi yayılımı gibi riskler barındırdığı da göz önünde bulundurulmalı ve bu riskleri azaltacak mekanizmalar geliştirilmelidir.