Journals / Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi / 2018 / Cilt: 6 - Sayı: 2
KNOWLEDGE DISCOVERY IN SOCIAL NETWORKS USING TEXT MINING TECHNIQUES
- Pages
- 324–333
- DOI
- —
Abstract
With the popularization of the social networks, data flow in social media environments has increased. Increase in the number of non-structural data has increased the importance of decision-support systems that performs automatic sentiment analysis and have the ability to derive meaning from data. In this study, a decision support system was developed by applying text mining and sentiment analysis techniques in order to reach more useful information from social networks and automatically interpret the opinions of the people about the places they planned to visit. Positive and negative opinions are determined in real time and sentiment analysis is done automatically. The data set that is needed to implement the text mining techniques was collected from comments on the Foursquare social sharing platform, which allows people to find places to eat, drink, shop or visit in any city in the world. The reactions of the sentiment analysis methods used in English to the Turkish were examined and a new method specific to Turkish was developed and combined with sentiment analysis methods. Success rates of 81,97% and 84.49% were achieved in binary and ternary classifications respectively.
Özet
al ağların popülerleşmesi ile birlikte sosyal medya ortamlarındaki veri akışı artmıştır. Verinin artması, yapısal olmayan veri miktarını arttırmış, dolayısıyla veriden anlam çıkarabilme yeteneği olan, otomatik olarak duygu analizi yapan karar destek sistemlerinin önemi artmıştır. Bu çalışmada sosyal ağlardan daha yararlı bilgilere ulaşmak, kişilerin bulundukları çevrede gitmeyi planladıkları mekânlar hakkındaki görüşlerini otomatik olarak yorumlamak amacıyla, metin madenciliği ve duygu analizi teknikleri uygulanarak bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Olumlu ve olumsuz görüşler gerçek zamanlı olarak belirlenmekte ve duygu analizleri otomatik bir şekilde yapılmaktadır. Metin madenciliği tekniklerinin uygulanması için gerekli olan veri setleri insanların dünya üzerinde herhangi bir şehirde yemek, içmek, alışveriş yapmak veya ziyaret etmek için mekânları bulmalarını sağlayan Foursquare sosyal paylaşım platformunda bulunan yorumlardan oluşturulmuştur. İngilizce için kullanılan duygu analizi yöntemlerinin Türkçede göstereceği tepkiler incelenmiş ve Türkçeye özel yeni bir yöntem geliştirilerek duygu analizi metotları ile birleştirilmiştir. İkili sınıflandırmada %81,97, üçlü sınıflandırmada ise %84,49 başarı oranı elde edilmiştir.