İnternet ortamındaki müşteri yorumlarının fikir madenciliği ile analiz edilmesine yönelik bir çalışma
A study to analyze customers on the internet by using opinion mining
Yazar: MUSTAFA ERDOĞMUŞ
Danışman: PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüz teknolojisinde duygu analizi konusu şirketler için önem kazandıkça büyük bilişim firmaları da bu alana ciddi yatırımlar yapmaya devam etmektedirler. Akademik dünyanında bu alana son 5-10 yıldır ciddi yönelimleri olduğu yapılan literatür taramasında görülmektedir. Büyük oranla akademik çalışmalar sosyal medya analizlerine dayanmaktadır. 

Bu çalışmada hedeflenen; internet platformlarında hızla biriken ham yorum verilerinin duygu analizini yapmaktır. Bunun sonucunda ise insanların ve şirketlerin ürünler hakkında bilgiye kolay ulaşmasını sağlamaktır. Müşteriler bir ürünü almaya karar vermeden önce fazlaca yorum okuyarak karar verme eğilimindedirler.  Şirket yöneticileri ürünleri hakkında piyasadan bilgi toplamak için sadece belli bir kesime uygulanan anket araştırması ile bilgiye ulaşmaya çalışırlar. Bu anketler ya da geri bildirim formlarını işleyerek duygu bilgisini ortaya çıkarmaya çalışırlar.

Hedefe ulaşmak için yapılandırılmamış veri kaynakları tespit edildi. Bu kaynaklara otomatik erişimi sağlayacak bir web kazıma programı geliştirilerek müşteri yorumları veri tabanına kayıt edildi. Ardından veri madenciliği, metin madenciliği ya da fikir madenciliği konularında yapılması gereken aşamalardan olan metin ön işleme adımları uygulanmıştır. Yapılandırılmış veriye dönüşüm aşamalarında dönüştürme, kelime köklerini bulma, durak kelimeleri ayrıştırma yöntemleri uygulanarak yarı yapılandırılmış veri türüne çevrildi.  Ardından, terim ağırlıklandırma, Ahp, Python Nltk Vader ve Stanford Nlp, kelime bulutları yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen istatiksel verilerin sonuçları grafiklerle karşılaştırılmıştır.

Abstract:
As the issue of sentiment analysis becomes more important for today's technology, large IT companies continue to make serious investments in this field. It is seen in the literature review that the academic world has had serious orientations in this field for the last 5-10 years. Academic studies are mostly based on social media analysis.

Targeted in this study; is to analyze the emotions of raw comment data which is accumulated rapidly on internet platforms. As a result, it is to ensure that people and companies have easy access to information about products. Customers tend to decide to buy by reading a lot of comments before deciding. In order to gather information about their products from the market, company managers try to access information only through survey resarch applied to a certain segment. They try to reveal emotion information by processing questionnaires or feedback forms.

Unstructured data sources were identified to achieve the goal. A web scraping program was developed to provide automatic access to these resources and customer reviews were recorded in the database. Then, data and text mining stages were applied. Four different methods were used to extract emotion information from the interpretation data obtained and the results were evaluated. Term frequency, Ahp, Python Nltk Vader and Stanford Nlp, word cloud techniques were applied. The results of the statistical data obtained were compared with the graphs.