Journals / Acta Infologica / 2021 / Cilt: 5 - Sayı: 2

Detecting Emotional Reactions Expressed by People on Social Networks during COVID-19 by Natural Language Processing Methods: The Ekşi Sözlük Example

COVID-19 Süresince İnsanların Sosyal Ağlar Üzerinde Dışa Vurdukları Duygusal Tepkilerin Doğal Dil İşleme Yöntemleriyle Tespit Edilmesi: Ekşi Sözlük Örneği

Pages
319–331
Publication Date
2022-09-04
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)

The success of the model created achieved up to 97% in Word2Vec architecture and up to 97.5% in Doc2Vec architecture.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:COVID-19, which has been declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) and poses a serious public health threat on a global scale, has affected the whole world.
📊
Key Findings & Data:Although human history has witnessed many epidemics in the past, if we consider just the 21st century, no epidemic has been as effective as COVID-19.
💡
Conclusion & Impact:The success of the model created achieved up to 97% in Word2Vec architecture and up to 97.5% in Doc2Vec architecture.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

COVID-19, which has been declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) and poses a serious public health threat on a global scale, has affected the whole world. Although human history has witnessed many epidemics in the past, if we consider just the 21st century, no epidemic has been as effective as COVID-19. The rapid global spread of COVID-19 has pushed policy makers and governments to implement restrictions and prohibitions. As a result of these actions, important changes were observed in people’s social, political, cultural and economic lives. Restrictions and prohibitions forced people to spend more time at home, and as a consequence, the time people spent on the Internet increased significantly. In particular, the forced lockdowns resulting from COVID-19 led people to experience intense emotions such as denial, fear, anger, anxiety, acceptance, insecurity, and trust, and share these feelings with their external environment through social media platforms. In this study, in order to evaluate the emotional responses of Turkish citizens to the events specific to the COVID-19 pandemic, 7500 comments were collected from various topics on the COVID-19 epidemic process on the Ekşi Sözlük platform, and an evaluation was made using Natural Language Processing Techniques. In this evaluation phase, Word2Vec and Doc2Vec architectures, which are word embedding techniques, were used. With these techniques, the common emotional responses of Turkish citizens were examined. The success of the model created achieved up to 97% in Word2Vec architecture and up to 97.5% in Doc2Vec architecture.

Özet

Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından pandemisi ilan edilen ve küresel ölçekte ciddi bir halk sağlığı tehdidi oluşturan COVID-19, tüm dünyayı etkisi altına almıştır. İnsanlık tarihi geçmişte birçok salgına şahit olsa da 21. yüzyıl dikkate alındığında hiçbir salgın COVID-19 kadar etkili olmamıştır. COVID-19’un küresel ölçekte hızlı yayılımı politika yapıcıları ve hükümetleri kısıtlama ve yer yer yasak kararları alma yoluna itmiştir. Bu kararlar neticesinde de insanların sosyal, siyasal, kültürel ve ekonomik hayatlarında önemli değişimler gözlemlenmektedir. Kısıtlamalar ve yasaklar, insanları evlerinde daha fazla vakit geçirmeye itmiş ve insanların evde daha çok zaman geçirmeleri ile internette geçirmiş oldukları süre ciddi derecede artmıştır. Özellikle COVID-19’un insanlar üzerinde yaratmış olduğu hapis durumu, insanların inkâr, korku, öfke, kaygı, kabullenme, güvensizlik, güven şeklinde kategorilendirilebilecek duyguları yoğun bir şekilde yaşamasına ve bu duygularını sosyal medya platformları üzerinden dış çevreleriyle paylaşmalarına yol açmıştır. Bu çalışmada, Türk vatandaşlarının COVID-19 pandemisine has yaşanan olaylara verdikleri duygusal tepkileri değerlendirebilmek adına, Ekşi Sözlük platformunda COVID-19 salgın süreci hakkında açılmış olan çeşitli konu başlıklarından 7500 yorum toplanmış ve Doğal Dil İşleme Teknikleri kullanılarak bir değerlendirme yapılmıştır. Bu değerlendirme aşamasında kelime gömme tekniklerinden olan Word2Vec ve Doc2Vec mimarisinden faydalanılmıştır. Bu teknikler ile Türk vatandaşların verdikleri ortak duygusal tepkiler inceleme altına alınmıştır. Oluşturulan modelin başarısı Word2Vec mimarisinde %97, Doc2Vec mimarisinde ise %97,5’lara kadar elde edilmiştir.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, A., ORBAK, A. Y., ÖZÇEKİÇ, E., YILMAZ, Ü. (2022). Detecting Emotional Reactions Expressed by People on Social Networks during COVID-19 by Natural Language Processing Methods: The Ekşi Sözlük Example. Acta Infologica, Cilt: 5 - Sayı: 2, 319–331. https://ajindex.com/articles/425985

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Adalı, E. (2012). Doğal Dil İşleme. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5(2). Altintaş, V., Topal, K., ve Albayrak, M. (2019). Sosyal Medya Platformu Üzerinde Gizli Anlam Analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (16), 863-869. doi:10.31590/ejosat.590521 Altszyler, E., Ribeiro, S., Sigman, M., ve Fernández Slezak, D. (2017). The interpretation of dream meaning: Resolving ambiguity using Latent Semantic Analysis in a small corpus of text. Consciousness and Cognition, 56, 178-187. doi:https://doi.org/10.1016/j.concog.2017.09.004
  2. Bekaroğlu, E. (2019). Ölüm ve Hayatın Anlamı Üzerine Psikolojik Bir İnceleme: İvan İlyiç’in Ölümü. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, 1(1), 33-37.
  3. Chang, W., Xu, Z., Zhou, S., ve Cao, W. (2018). Research on detection methods based on Doc2vec abnormal comments. Future Generation Computer Systems, 86, 656-662. doi:https://doi.org/10.1016/j.future.2018.04.059
  4. Choi, J., ve Lee, S.-W. (2020). Improving FastText with inverse document frequency of subwords. Pattern Recognition Letters, 133, 165-172. doi:https:// doi.org/10.1016/j.patrec.2020.03.003 Dan-Glauser, E. S., ve Gross, J. J. (2015). The temporal dynamics of emotional acceptance: Experience, expression, and physiology. Biological Psychology, 108, 1-12. doi:https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2015.03.005 EkşiSözlük. (2020a). corona virüsü sayesinde fark edilen gerçekler, https://eksisozluk.com/corona-virusu-sayesinde-fark-edilen-gercekler--6435737, (Erişim Tarihi: 15.05.2020). EkşiSözlük. (2020b). covid-19, https://eksisozluk.com/covid-19--6362411, (Erişim Tarihi: 15.05.2020). EkşiSözlük. (2020c). covid-19 salgınını hafife alan gerizekalılar, https://eksisozluk.com/covid-19-salginini-hafife-alan-gerizekalilar--6406633, (Erişim Tarihi: 15.05.2020). EkşiSözlük. (2020d). çocuk kişisiyle karantina günleri, https://eksisozluk.com/cocuk-kisisiyle-karantina-gunleri--6442390, (Erişim Tarihi: 15.05.2020). EkşiSözlük. (2020e). koronavirüs, https://eksisozluk.com/koronavirus--6335395, (Erişim Tarihi: 15.05.2020). EkşiSözlük. (2020f). sars-cov-2, https://eksisozluk.com/sars-cov-2--6371913, (Erişim Tarihi: 15.05.2020). EkşiSözlük. (2020g). sokağa çıkma yasağı, https://eksisozluk.com/sokaga-cikma-yasagi--45968, (Erişim Tarihi: 15.05.2020).
  5. Gençöz, T. (1998). Korku: Sebepleri, sonuçları ve başetme yolları. Kriz Dergisi, 6(2), 9-16. doi:https://doi.org/10.1501/Kriz_0000000068
  6. Gulati, K., Kumar, S. S., Boddu, R. S. K., Sarvakar, K., Shar