Veri madenciliği ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak salgın hastalıklarda tutum, davranış ve bilgi kirliliğinin belirlenmesi
Identifying attitudes, behaviors and information pollution in epidemics using data mining and natural language processing techniques
Yazar: MEHMET AZİZ ÇAKMAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN KURT
Dicle Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Sağlık Yönetimi = Healthcare Management

Özet:
Günümüzde bilgi toplumunun unsurlarını hayatın her alanında görmek mümkündür. Bu durum veri üretimi istatistiklerine net bir şekilde yansımaktadır. 2012 rakamları ile dünyada günlük 2.5 Kentirilyon byte veri üretilmektedir. Bu çapta büyük veriyi işleme, transfer etme gibi işlerin tümüne Büyük veri (Big Data) adı verilmektedir. Alanında uzman olmayan kişilerin; herhangi bir deneyime dayalı olmayan, bir akıl ve mantık süzgecinden geçirilmemiş bazı şeyleri, doğru bir bilgi gibi insanların kullanımına sunması da "bilgi kirliliği" denilen kavramı günümüzde ortaya çıkarmıştır. Denetimsiz bir mecra olan internette, doğruluğu ispat edilmemiş ve güvenirliği sorgulanmayan, kaynağı belirsiz her şeyi aklına geldiği gibi yazarak bunu gerçek bir bilgi gibi paylaşması sonucunda; değerli ve yararlı bilgiye erişmek oldukça zor hâle gelmiştir.
Bu bilgi kirliliğinin sağlık yönetimi üzerine olan negatif etkilerinin araştırılması, bu negatif etkilere karşı akılcı önlemler alınması sağlık yönetimini kolaylaştırabilir. En güncel örnek olarak covid 19 pandemisi süresince uzman olmayan kişiler tarafından bilinçsizce veya kasıtlı olarak sosyal medya mecralarında paylaşılan kaynaksız bilgiler salgın yönetimini zorlaştırmıştır. Anılan sebepler doğrultusunda bu alanda bilgi kirliliğini tespit edip azaltmaya yarayacak algoritmalar denemek ve bu doğrultuda analiz çalışmaları yapmak problemin çözümü açısından faydalı olabilir. Çalışmamızda veri madenciliği teknikleri kullanılarak sosyal medyada (Twitter) paylaşılan bilgilerin salgın ve sağlık yönetimi açısından etkileri araştırılmıştır. Bilgi kirliliğinin toplum sağlığına etkileri programlama dilleri vasıtasıyla internet tabanlı sosyal mecralardan toplanan verilerle analiz edilmeye çalışılmış ve etkileri sunulmuştur.

Abstract:
Today, it is possible to see the elements of the information society in every aspect of life. This situation is clearly reflected in data production statistics. With 2012 figures, 2.5 quintillion bytes of data are generated daily in the world. All of the work such as processing and transferring big data at this scale is called Big Data. The fact that people who are not experts in their field present some things that are not based on any experience and that have not been passed through a filter of reason and logic, as if they were correct information, has led to the emergence of the concept called "information pollution". On the internet, which is an uncontrolled medium, it has become very difficult to access valuable and useful information as a result of people writing anything that has not been proven to be true and whose reliability is not questioned and whose source is uncertain and sharing it as if it were real information.
Investigating the negative effects of this information pollution on health management and taking rational measures against these negative effects can facilitate health management. As the most recent example, unsourced information shared unconsciously or intentionally by non-specialists on social media channels during the Covid 19 pandemic has made epidemic management difficult. In line with the aforementioned reasons, trying algorithms to detect and reduce information pollution in this field and conducting analysis studies in this direction may be useful in terms of solving the problem. In our study, the effects of information shared on social media (Twitter) in terms of epidemic and health management were investigated using data mining techniques. The effects of information pollution on public health were tried to be analyzed with the data collected from internet-based social media through programming languages and their effects were presented.