Sosyal medya madenciliği ve bir uygulama
Social media mining and an application
Yazar: BÜŞRA AYAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA CAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Duygu analizi = Sentiment analysis ; Metin madenciliği = Text mining ; Sosyal medya = Social media ; Twitter = Twitter ; Veri madenciliği = Data mining ; İçerik analizi = Content analysis

Özet:
Bu çalışma, farklı sektörlerde faaliyet gösteren rakip firmaların Twitter verilerini analiz ederek, firmaların Twitter değişkenlerinin firmalara göre anlamlı farklılık ve uyum gösterip göstermediğinin tespit edilmesini, firmaların Twitter'da paylaştıkları içeriklerin kümelenmesini ve hangi içerik kümesinin en fazla etkileşime yol açtığının belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu çalışmada ayrıca, özel bir döneme ait verilerden hareketle firmaların Twitter etkinliklerinin (performanslarının) ölçümlenmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda, Sosyal Medya Madenciliği süreci izlenerek iki bölümden oluşan bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Birinci bölümde firmaların 2017 yılına ait Twitter verileri elde edilerek, firmaların Twitter değişkenlerinin firmalara göre değişkenlik gösterip göstermediği Ki-Kare, uyum gösterip göstermediği ise Uygunluk Analizi uygulanarak saptanmıştır. Firmaların tweetlerinin kümeleri bir dizi Metin Madenciliği ön işleme metotları yardımıyla ve hangi içerik kümelerinin daha fazla etkileşim aldığı Pareto İlkesi kapsamında ele alınarak analiz edilmiştir. İkinci bölümde ise, 2018 Şubat ayı boyunca kullanıcılar tarafından firmalar hakkında paylaşılan Twitter verileri ile firmaların bu döneme ait Twitter verileri ele alınarak, firmaların Twitter etkinliklerinin ölçümlenmesi gerçekleştirilmiştir. Twitter etkinlik ölçüm kriterleri arasında yer alan tweet değerini saptamak amacıyla, kullanıcılar tarafından paylaşılan tweetlerde Duygu Analizi gerçekleştirilmiş ve firmalar hakkında paylaşılan tweetlerin duygu durumları olumlu, nötr ya da olumsuz olmak üzere sınıflandırılmıştır.

Abstract:
This study aims to determine whether Twitter variables of the firms have significant differences and correspondence with respect to the firms, to cluster the Twitter feeds that firms share on Twitter and to find out which cluster has the maximum interaction through analyzing the Twitter data of the rival firms operating in different sectors. In this study, it is also aimed to measure the effectiveness (performance) of the firms on Twitter during a specific time period. In this context, an application that consists of two parts was carried out by following the process of Social Media Mining. In the first part, the Twitter data of the firms for the year 2017 were gathered, Chi-Square and Correspondence Analysis were applied to find if there were significant differences and correspondence between Twitter variables and the firms. The clusters of the tweets that firms share on Twitter and which cluster received more interaction were analyzed with the help of a number of Text Mining pre-processing methods and the Pareto Principle, respectively. In the second part, Twitter data about the firms shared by the users and the firms' Twitter data were captured during February 2018 to measure the effectiveness of the firms on Twitter. In order to determine the tweet value among the Twitter effectiveness' measurement criteria, Sentiment Analysis was carried out on the tweets shared by the users and the sentiment of the tweets about the firms was classified as positive, neutral or negative.