Dergiler / Acta Infologica / 2022 / Cilt: 6 - Sayı: 1

Metin Madenciliği Yöntemiyle Dijital Katılım Analizi ve 2017 Türkiye Sosyal Medya Referandumu

Analysis of Digital Participation with Text Mining Method and 2017 Turkey Social Media Referendum

Sayfa
65–81
Yayın Tarihi
2022-09-15
DOI
—
🏛️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)

Bu analizlerle, sosyal siber istihbaratta örnek teşkil edebilecek bir çalışma gerçekleştirilmiş ve politika belirleyiciler için karar destek sistemlerinin potansiyelleri ortaya çıkarılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sosyal ağlar günümüzde pek çok alanda toplulukları yönlendirici unsur haline gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Buradan yola çıkarak Türkiye’de 2017 yılında gerçekleştirilen Referandum sürecinde Twitter üzerinde bir metin madenciliği çalışması gerçekleştirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu analizlerle, sosyal siber istihbaratta örnek teşkil edebilecek bir çalışma gerçekleştirilmiş ve politika belirleyiciler için karar destek sistemlerinin potansiyelleri ortaya çıkarılmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2017 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Sosyal ağlar günümüzde pek çok alanda toplulukları yönlendirici unsur haline gelmiştir. Twitter bu ağlar içerisinde anlık gündem belirleyen en önemli platformlardan birisidir. Özellikle son on yılda dünyanın her ülkesinde siyasi süreçlerde de sosyal ağlardan faydalanılmaktadır. Gerek siyasi partilerin propagandalarını yönetmeleri gerekse de halkın görüşlerini dile getirmesi açısından sosyal ağlar önemli platformlar haline gelmiştir. Buradan yola çıkarak Türkiye’de 2017 yılında gerçekleştirilen Referandum sürecinde Twitter üzerinde bir metin madenciliği çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada toplumun Twitter aracılığıyla paylaştığı görüşler incelenmiş ve siyasi süreçlerin etkililiğinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda referandumun tercih seçenekleri olan evet/hayır görüşleri, siyasi partileri ve siyasi parti liderlerini içeren görüşlerin oranları karşılıklı olarak analiz edilmiştir. Bu analizlerle, sosyal siber istihbaratta örnek teşkil edebilecek bir çalışma gerçekleştirilmiş ve politika belirleyiciler için karar destek sistemlerinin potansiyelleri ortaya çıkarılmıştır.

Abstract

Social networks have recently become a guiding factor for communities in many areas. Twitter is one of the most important platforms on the social network for setting instant agendas among these networks. Especially in the last decade, social networks have been used in political processes globally. Social networks have become important platforms for political parties to manage their propaganda and for the public to express their opinion. Based on this, a text mining study was carried out on Twitter during Turkey’s 2017 referendum process. In the study, public opinions posted on Twitter were examined to reveal the effectiveness of political processes. For this purpose, the ratios of yes/no opinions, political parties, and political party leaders were analyzed, which are the preferred options of the referendum. With these analyses, an empirical study on social-cyber intelligence was carried out, and the potential of decision support systems for policymakers was revealed.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SAVAŞ, S. (2022). Metin Madenciliği Yöntemiyle Dijital Katılım Analizi ve 2017 Türkiye Sosyal Medya Referandumu. Acta Infologica, Cilt: 6 - Sayı: 1, 65–81. https://ajindex.com/articles/425947

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. AB Türkiye Delegasyonu, (2022), “Brexit süreci”, https://www.avrupa.info.tr/tr/brexit-sureci-1062, (20.04.2022).
  2. Adedoyin-Olowe, M., Gaber, M. M., Dancausa, C. M., Stahl, F., and Gomes, J. B. (2016). A rule dynamics approach to event detection in Twitter with its application to sports and politics. Expert Systems with Applications, 55, 351-360. doi:10.1016/j.eswa.2016.02.028 Agarwal, A., Singh, R., and Toshniwal, D. (2018). Geospatial sentiment analysis using twitter data for UK-EU referendum. Journal of Information and Optimization Sciences, 39(1), 303-317. doi:10.1080/02522667.2017.1374735 Arklan, Ü., ve Kartal, N. Z. (2020). Referandum Sürecinin Sosyal Medya Ortamına Etkisi: 16 Nisan 2017 Anayasa Referandumu Üzerine Bir Araştırma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(30), 811-835.
  3. Bader, S., Petrovici, I., and Sirb, C. (2019). Active Citizenship and Hate Speech on Social Media in the Context of Romanian Family Referendum. Postmodern Openings/Deschideri Postmoderne, 10(3), 33-43.
  4. Bossetta, M., Segesten, A. D., and Trenz, H.-J. (2018). Political participation on Facebook during Brexit: Does user engagement on media pages stimulate engagement with campaigns? Journal of Language and Politics, 17(2), 173-194.
  5. Budak, E. (2018). Sosyal medyada propaganda süreçleri: 2017 referandum örneği. Kurgu, 26(2), 39-55.
  6. Buyrukoğlu, S. (2021). Early detection of Alzheimer’s disease using data mining: Comparison of ensemble feature selection approaches. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 50-61. DOI: 10.36306/konjes.731624 Çolakoğlu, E., ve Tan, A. (2018). Siyasal İletişim Araçlarının Oy Verme Davranışı Üzerindeki Etkisi: 2017 Referandumu Üzerine Bir Araştırma. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 89-102.
  7. Del Vicario, M., Gaito, S., Quattrociocchi, W., Zignani, M., and Zollo, F. (2017). News consumption during the Italian referendum: A cross-platform analysis on facebook and twitter. Paper presented at the 2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). Demirhan, K. (2017). Türkiye’de 2017 Anayasa referandumu sürecinde siyasal iletişim aracı olarak Twitter kullanımı. Erciyes İletişim Dergisi, 5(2), 262-280.
  8. Dobreva, D., Grinnell, D., and Innes, M. (2020). Prophets and Loss: How “Soft Facts” on Social Media Influenced the Brexit Campaign and Social Reactions to the Murder of Jo Cox MP. Policy & Internet, 12(2), 144-164. doi:10.1002/poi3.203 Doğan, Ş. (2019). Sosya