Tweet analizi için yapısal ve yapısal olmayan sistemlerin karşılaştırılması
Comparison of structural and unstructural systems for tweet analysis
Yazar: TÜRKAN BAKUNOVA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYA CİHAN TAYŞİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Sosyal medya = Social media ; Veri tabanı = Database

Özet:
Günümüzde sosyal medya insanların etkileşim halinde oldukları bir alan oluşturmanın yanında çok farklı yan etkilere de sahiptir. Sayıları ve sağladıkları imkanlar giderek artan sosyal medya platformları, firmalar için oldukça önemli bir veri kaynağı haline gelmiştir. Bu ortamdan toplanan veri üzerinde yapılan analizler ile firmalar, müşteri kitlesini genişletmek, daha düşük maliyetlerle daha fazla satış elde edebilmek ve benzeri faydalar sağlamaktadırlar. Sosyal medya uygulamalarında üretilen veri, yapılan paylaşımların içeriksel analizi yanında güvenlik uygulamaları için de kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda genellikle kişiler hakkında geçmişe dönük bilgi edinilmesi, paylaşılan bilginin kaynağının bulunması gibi konulara odaklanılmaktadır. Elde edilen bu bilgiler, sonraki süreçte yeni kararlar alınması ve strateji geliştirmesini sağlamaktadır. Sosyal medya analizi için kullanılacak sistemler belirlenirken genellikle iki temel kriter göz önüne alınmaktadır. Bu kriterlerden birincisi verinin toplanma hızı diğeri ise veri üzerinde yapılan analizlerin gerçekleştirilme hızıdır. Bu çalışma kapsamında yapısal ve yapısal olmayan veri tabanı sistemleri veri üzerinde gerçekleştirilen analizlerin hızı açısından değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında yapısal veri tabanı olarak Microsoft SQL Server, yapısal olmayan veri tabanı olarak ise Solr veri tabanları kullanılmıştır. Değerlendirme için hem Türkiye hem de Dünya'da oldukça popüler olan Twitter sosyal medya uygulamasının kullanılması tercih edilmiştir. Bu uygulama üzerinden iki aylık bir zaman dilimine ait 20 milyondan fazla paylaşım (tweet) toplanmıştır. Toplanan veri üzerinde yapılan incelemeler sonrasında çeşitli temizlik işlemleri de yapılarak verinin her iki veri tabanı sisteminde de saklanması için gerekli yapılar oluşturulmuştur. Toplanan paylaşımların analiz edilmesine yönelik olarak kelime tabanlı, kullanıcı tabanlı ve coğrafi tabanlı olmak üzere üç kategori altında 15 adet sorgu oluşturulmuştur. Sorgu performanlarının iyileştirilmesi için ilgili veri tabanlarının analiz araçları kullanılmış ve sorgular üzerinde çeşitli yapısal değişikliklere gidilerek sorgu performansları iyileştirilmiştir.

Abstract:
Today, social media provides much more than creating a space for people to interact. Social media platforms, that has been evolving and providing more features to their users, have become one of the essential data sources for the companies. Analyses on this data provides several benefits such as expanding their business, reaching new customers, decreasing cost per sale, and more to companies. These data are also used as a valuable source for security applications, which mostly focus on collecting historical information about individuals and finding the source of the shared information. Information obtained by analyses on this data provides an opportunity to make further decisions and develop new strategies. There are two common fundamental criteria taken into account while determining the systems to be used in social media analysis. The first one is the rate of data collection and the other one is the time required to perform the analysis. In the scope of this study, structured and unstructured database systems were evaluated in terms of the execution speed of social media analysis. In order to perform comparison Microsoft SQL Server and Solr database systems were selected as structured and unstructured database systems respectively. Twitter social media platform, which is very popular both in Turkey and the World, is used. More than 20 million shares (in this case tweets) have been collected over a period of two months. After careful examination of the collected data, various cleaning processes were performed and the necessary structures were created to store the data in both database systems. In order to perform analysis 15 different queries were created under three categories, namely, word-based, user-based, and geographical-based. Analysis tools of the relevant databases were used to examine query performances, and then various structural changes performed in order to improve the performance.