Dergiler / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2026 / Özel Sayı

Instagram Verileri ile Duygu Analizi

Sentiment Analysis with Instagram Data

Pınar Kırcı(BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ)
Elanur Gülbak(İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ - CERRAHPAŞA)
Sayfa
360–364
Yayın Tarihi
2020-08-15
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmanın ikinci kısmında ise çekilen emojiler başlangıçta ayarlandığı üzere pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılmış ve sonuç pasta grafiğinde oranlara dökülmüştür.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada emoji sınıflandırılması sonucunda iki adet akıllı telefon markasının karşılaştırılması yapılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın birinci kısmında Selenium sayesinde ilgili instagram sayfalarına ulaşılarak ilk gönderilerin yorumları uygulamaya çekilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmanın ikinci kısmında ise çekilen emojiler başlangıçta ayarlandığı üzere pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılmış ve sonuç pasta grafiğinde oranlara dökülmüştür.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Instagram · Duygu analizi · Veri

Özet

Bu çalışmada emoji sınıflandırılması sonucunda iki adet akıllı telefon markasının karşılaştırılması yapılmıştır. Çalışmanın birinci kısmında Selenium sayesinde ilgili instagram sayfalarına ulaşılarak ilk gönderilerin yorumları uygulamaya çekilmiştir. Bu kısımda ek kütüphane kullanmadan, kullanıcı girişi yapmadan verilerin çekilmesi hedeflenmektedir. Bu amaçla sayfanın yüklenmesini bekleyen uygun bekleme süreleri eklenmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında ise çekilen emojiler başlangıçta ayarlandığı üzere pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılmış ve sonuç pasta grafiğinde oranlara dökülmüştür.

Abstract

In this study, as a result of emoji classification, comparison of two smart phone brands was made. In the first part of the study, thanks to Selenium, the relevant instagram pages were reached and the comments of the first posts were put into practice. In this section, it is aimed to extract data without using additional libraries and user logins. For this purpose, proper waiting times are added for loading the page. In the second part of the study, the collected emojis were classified as positive, negative and neutral, and the results were presented in a pie chart.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kırcı, P., Gülbak, E. (2020). Instagram Verileri ile Duygu Analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Özel Sayı, 360–364. https://doi.org/10.31590/ejosat.780129

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Koçoğlu, S. (2018). Instagram Tarihi: Instagram Nedir? Nasıl Kullanılır? Ne İşe Yarar.
  2. Şen E. (2017). Emojilerin Şaşırtan Hikayesi ve Teknik İşleyişi. https://emoji.com.tr/emojilerin-sasirtan-hikayesi/
  3. Hutto, C. J., & Gilbert, E. (2014, May). Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text. In Eighth international AAAI conference on weblogs and social media.
  4. Pandey, P. (2018). Simplifying Sentiment Analysis using VADER in Python (on Social Media Text). https://medium.com/analytics-vidhya/simplifying-social-media-sentiment-analysis-using-vader-in-python-f9e6ec6fc52f
  5. Araque, O., Zhu, G., & Iglesias, C. A. (2019). A semantic similarity-based perspective of affect lexicons for sentiment analysis. Knowledge-Based Systems, 165, 346-359.
  6. http://t-redactyl.io/blog/2017/04/using-vader-to-handle-sentiment-analysis-with-social-media-text.html
  7. Rahul Vaish,2018, VADER and Sentiment Analysis — Python
  8. https://medium.com/@rahulvaish/vader-and-sentiment-analysis-python-eae70ecef454
  9. Urologin, S. (2018). Sentiment Analysis, Visualization and Classification of Summarized News Articles: A Novel Approach. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(8).
  10. Poecze, F., Ebster, C., & Strauss, C. (2018). Social media metrics and sentiment analysis to evaluate the effectiveness of social media posts. Procedia computer science, 130, 660-666.