Arapça dilini etkileyen twitter kullanıcılarının duygu etkenleri arkasındaki olası sebepleri tespit etmek
Detecting the likely causes behind the emotion spikes of influential twitter users for arabic language
Yazar: ENTESAR M MILOD ELJALI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN DOĞAN VURDU
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezde, arapça yazılı twitter yazılarındaki duyarlılık analizi ile ilgilenen bir yaklaşımın yanısıra, aynı zamanda etkili sosyal medya kullanıcılarının duygu akışındaki ani nedenleri anlamaya yönelik yeni bir model geliştirildi. Tez çalışmasının esas amacı Arapça'nın doğal gelişmesine yönelik sorunların belirlenmesi ve problemlerin girdileri'nin açıklanmasıdır. Daha önceki tüm araştırmalarda ve duygu yükselme ihtimalinin muhtemel nedenini ortaya çıkarmak için araştırmalar yapılmıştı. Arap dili üzerinde daha önce böyle bir detaylı analiz yapılamamıştır. Yapılan bir araştırmaya göre, 2011 yılında twitterde en hızlı büyüyen dil ve 2012 de twitter de en çok kullanılan dil sıralamasında 6.sırada görülmektedir. Çok çeşitli arap literatüründe duyarlılık analizi alanındaki araştırmalar yeterli olmamakla birlikte, diğer dillerde, özellikle başta ingilizce olmak üzere diğer yabancı dillerle arapça dilinin yaygın kullanımı kıyaslandığında, dilin kullnımının çok yavaş bir ilerleme olduğu göstermektedir. Bunun için çalışmamız, arapça twitterda etkili kullanıcıların duygu akışının geçici boyutundaki güçlü ve ani duygu değişimlerinin olası nedenlerini tespit etmekle ilgilidir. Twittiri tercih etmemizin en büyük sebebi, 2017 verilerine göre 500 milyon kullanıcı her gün dünya çapında twitter sosyal medyasını kullanmaktadır. Sosyal medyada bu duygu artışı kullanıcıların belirli olaylara karşı olan davranışlarının tepkisidir. Bu nedenle, sistemimiz tanımlanmış her bir duygusal yükselişe eşlik eden ve bunları bir analiz aşamasına geçiren anahtar sözcükleri çıkarmaya çalışacaktır. Sistematik olarak adlandırılmış varlıkları ve olayları veya konuları belirleyecektir, çünkü çıkartılan anahtar kelimeler kullanıcının duygularında bir değişiklik olduğunu ve belirli bir duygu artışının nedenlerini göstermişir. Tez çalışmasında donanım ihtiyacı için gelişmiş bir kişisel bilgisayar kullanılırken, yazılım için orjinal sürüm olan Php ve MySQL açık veri  paket programları kullanılmıştır.

Abstract:
The main purpose of this thesis is to identify problems related to the natural development of Arabic language and to explain the inputs of problems. In the literature, previous researches were conducted to reveal the possible cause of the possibility of emotion rise. No such detailed analysis has been carried out on the Arabic language before. To our knowledge all the previous researches and studies for extracting the likely cause of emotion spikes was for comments and reviews with non-Arabic languages as far as anyone is concerned all the past explores and concentrates for extracting the likely cause of emotion spikes was for remarks and audits with non-Arabic dialects. Albeit, According to an examination performed by Semi cast, Arabic was the quickest developing dialect on Twitter in 2011, and was the sixth most utilized dialect on Twitter in 2012. While a wide scope of Arabic stubborn posts are communicated, explore in the region of Arabic notion examination stay meager and demonstrate an ease back advancement contrasted with that being completed in different dialects, basically in English. For that, our work will be to distinguishing the feasible reasons for solid and sudden difference in feelings inside the transient element of compelling clients' feeling stream in Arabic Twitter. We picked twitter since Twitter as a microblogging stage, gets more than 500 million tweets worldwide consistently according to 2016. These feeling spikes are the response of clients toward specific occasions. Subsequently, our framework will endeavor to extricates key phrases, which related with each recognized feeling spike, and passes them to a dissect step. At that point the framework will distinguish the named-substances and occasions or subjects recognizable proof since the separated key phrases show a change on client's feelings, and speak to the reasons for a specific feeling spike. In this study, Php and MySQL open data packages were used for the software.