Journals / Bilişim Teknolojileri Dergisi / 2022 / Cilt: 15 - Sayı: 1

Data Analysis on the Covid-19 Pandemic-Related Posts

Covid-19 Salgını ile İlgili Paylaşımlar Üzerinde Veri Analizi

Pages
13–23
Publication Date
2022-01-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It is also once again understood that Twitter is one of the most important social media platforms that we can use to receive instant information about the current events affecting the society.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The Covid-19 pandemic affected the whole world caused the formation of large data sets on pandemic-related issues on the Twitter social media platform.
📊
Key Findings & Data:In this study, some data analyzes are carried out using R programming language on the Twitter posts (tweets) related to the Covid-19 pandemic.
💡
Conclusion & Impact:It is also once again understood that Twitter is one of the most important social media platforms that we can use to receive instant information about the current events affecting the society.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2020 Verileri
⚙️Variables:covid-19 · tweet analizi · metin analizi

Abstract

The Covid-19 pandemic affected the whole world caused the formation of large data sets on pandemic-related issues on the Twitter social media platform. These data sets constitute a rich data source for data analysis studies in order to determine the approach of the society to the subject. In this study, some data analyzes are carried out using R programming language on the Twitter posts (tweets) related to the Covid-19 pandemic. These operations can be generally classified as text analysis, network analysis and sentiment analysis. In this study, 110,883 tweets posted between 09.12.2020 and 20.03.2021 in English with “#covid19”, “#covid-19” and “#coronavirus” hashtags are collected and cleaned. The most tweeted user location information, the most frequently used words and word pairs, positive and negative words are analyzed in the study. The study is important in the sense that it allows us to see the directions of the various ideas and thoughts of the society on social media. It is observed from our finding that the society expressed its needs and expectations as well as its feelings and thoughts through social networks. It is also once again understood that Twitter is one of the most important social media platforms that we can use to receive instant information about the current events affecting the society.

Özet

Tüm Dünya’yı etkisi altına alan Covid-19 salgını, Twitter sosyal medya platformunda salgın ile ilgili konularda büyük veri kümelerinin oluşumuna sebep olmuştur. Oluşan bu veri kümeleri, toplumun konuya yaklaşımını belirlemek adına veri analiz çalışmaları için zengin bir veri kaynağı teşkil etmektedir. Bu çalışmada, Covid-19 salgını ile ilgili Twitter paylaşımları üzerinde R programlama dili kullanılarak çeşitli veri analizleri yapılmıştır. Bu uygulamalar genel olarak metin analizi, ağ analizi ve duygu analizi şeklinde sınıflandırılabilir. Çalışmada, “#covid19”, “#covid-19” ve “#coronavirus” etiketlerine sahip İngilizce dilinde 09.12.2020 ve 20.03.2021 tarihleri arasında yapılan 110.883 paylaşım toplanarak temizlenmiştir. Çalışma kapsamında yapılan analizlerde, konu ile ilgili en çok paylaşım yapılan kullanıcı lokasyon bilgileri, birlikte en sık kullanılan kelime ve kelime çiftleri ile olumlu ve olumsuz kelimeler tespit edilmiştir. Yapılan çalışmanın, toplumun sosyal medyada paylaştığı çeşitli fikir ve düşüncelerinin hangi yönde olduğunu görmek açısından önemli olduğu düşünülmektedir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, insanların duygu ve düşüncelerinin yanı sıra, ihtiyaç ve beklentilerini de sosyal ağlar aracılığıyla dile getirdiği görülmüştür. Ayrıca Twitter sosyal medya platformunun toplumu etkileyen güncel olaylar hakkında anında bilgi almak amacıyla kullanılabilecek olan en önemli sosyal ağlardan biri olduğu bir kez daha anlaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

TUNA, N., SAĞLAM, A. S., ÇAVDUR, F. (2022). Data Analysis on the Covid-19 Pandemic-Related Posts. Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 1, 13–23. https://ajindex.com/articles/382014

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Internet: Hootsuite, Digital 2020, https://www.hootsuite.com/resources/digital-2020, 27.09.2021. Internet: Pbworks, Hashtag, http://twitter.pbworks.com, 08.01.2021. Internet: I. Lunden, Analyst: Twitter Passed 500M Users In June 2012, 140M Of Them In US; Jakarta ‘Biggest Tweeting City’, TechCrunch, https://techcrunch.com/2012/07/30/analyst-twitter-passed-500m-users-in-june-2012-140m-of-them-in-us-jakarta-biggest-tweeting-city/, 08.01.2021. Internet: L. D’Monte, Swine flu's tweet causes online flutter, Business Standard, https://www.business-standard.com/article/technology/swine-flu-s-tweet-tweet-causes-online-flutter-109042900097_1.html, 08.01.2021. Internet: J. Clement, Number of monthly active Twitter users worldwide from 1st quarter 2010 to 1st quarter 2019, Statistica, https://www.statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/, 30.01.2021. Internet: M. Iqbal, Twitter Revenue and Usage Statistics (2020), BusinessOfApps, https://www.businessofapps.com/data/twitter-statistics/, 12.03.2021. Internet: DSÖ (Dünya Sağlık Örgütü), WHO Coronavirus Disease (COVID-19) Dashboard, https://covid19.who.int/, 22.09.2021.
  2. R. Li, K. H. Lei, R. Khadiwala, K. C. C. Chang, “Tedas: A twitter-based event detection and analysis system”, 2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering, Arlington, VA, USA, 1273-1276, 1-5 April, 2012.
  3. W. He, S. Zha, L. Li, “Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry”, International journal of information management, 33(3), 464-472, 2013.
  4. S. M. Al-Daihani, A. Abrahams, “A text mining analysis of academic libraries' tweets”, The journal of academic librarianship, 42(2), 135-143, 2016.
  5. A. Chatfield, U. Brajawidagda, “Twitter Tsunami Early Warning Network: A Social Network Analysis of Twitter Information Flows”, 23rd Australasian Conference on Information Systems, Deakin University, Australia, 1-10, 3-5 December, 2012.
  6. A. G. F. Sert, S. Tüzüntürk, N. Gürsakal, “NodeXL ile Sosyal Ağ Analizi: #akademikzam Örneği”, 15. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırmaları ve İstatistik Sempozyumu, Süleyman Demirel Üniversitesi,
  7. Isparta, Türkiye, 464-482, 22-25 Mayıs, 2014.
  8. L.S. Elkin, K. Topal, G. Bebek, “Network based model of social media big data predicts contagious disease diffusion”, Information discovery and delivery, 45(3), 110-120, 2017.
  9. D. A. Broniatowski, A. M. Jamison, S. Qi, L. AlKulaib, T. Chen, A. Benton, S. C. Quinn, M. Dredze, “Weaponized health communication: Twit