Derin duygu analizi ile uzaktan eğitimde kullanıcı deneyimini değerlendirme
Evaluation of user experience in distance learning with deep emotion analysis
Yazar: RAHIM SADIGOV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA PATLAR AKBULUT
İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim 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: Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Twitter = Twitter ; Uzaktan eğitim = Distance education

Özet:
Son yıllarda sosyal medya platformlarının insanlar arasında hızla yaygınlaşması onları sunulan hizmetler arasında en popüler hale getirmiştir. Twitter, Facebook, Instagram gibi sosyal medya platformlarından gelen veriler duygu analizi ve başka bir çok alanlarda kullanılıyor. Bir sosyal medya platformu olan Twitter kulanıcı paylaşımları ile büyük veriye sahiptir. Bu paylaşımları işleyip duygu analizini ederek kulanıcıların paylaşımlardaki konu hakkında duygularını tespit etmek mümkündür.
Duygu analizi doğal dil işlemenin alt dallarından biridir. Çoğunlukla, e-ticaret platformlarında ürünler hakkında yorumlarda, sosyal medya platformlarında paylaşımlarda duyguları tespit etmek için kullanılıyor. Son yıllarda veri uzmanlarının bu konu ile yakından ilgilenmesi nedeniyle popüler konular arasındadır.
2020 Ocak ayından itibaren Dünyayı saran Covid-19 salgını tüm alanlarda olduğu gibi eğitim alanını da kötü yönde etkilemişdir. 29 Nisan tarihinden Türkiye eğitim öğretim kurumlarının uzaktan eğitime geçmesi bu konunun popülerliğini arttırmıştır. Bu çalışmada Twitter sosyal medyası üzerinde paylaşılan uzaktan eğitim ile alakalı Türkce paylaşımlar için duygu analizi yapılmışdır. Twitter platformu üzerinde uzaktan eğitim ile alakalı paylaşımlar toplanmış ve etiketlenmesi yapılmışdır. Bu etiketlerdeki duygu sınıfları olumlu, olumsuz ve tarafsız veya alakasız olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Fakat, tarafsız ve alakasız etiketlere sahip paylaşımlar duygu analizinde önemli etkiye sahip olmadıkları için veri setinden silinmiştir.
Bu çalışmada, CNN, LSTM, RNN olmak üzere üç derin öğrenme tekniği kullanılmıştır. Veriler eğitim ve test olmak üzere iki ayri verisetine ayrılmıştır. Veri seti bu teknikler kullanılarak eğitilmiş ve tahmin sonuçlarını belirlemek için test edilmişdir. Her sınıflandırma algoritmasının performansı geri çağırma, doğruluk, kesinlik ve F1 skorlari ile ölçülmüş ve birbirleri ile kıyaslanmıştır. Son olarak, RNN diğer iki modele kıyasla tüm metriklerde 38487 Twitter veri kümesinde en yüksek performansı elde etti ve % 74'lik oranla en yüksek doğruluğa ulaştı.

Anahtar Kelimeler: Twitter, Uzaktan Eğitim, Duygu Analizi, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Doğal Dil İşleme

Abstract:
The rapid spread of social media platforms among people in recent years has made them the most popular among the services offered. Data from social media platforms such as Facebook, Instagram, Twitter are used in sentiment analysis and many other areas. Twitter, a social media platform, has big data with user shares. It is possible to determine the feelings of the users about the subject in the shares by processing these shares and analyzing the sentiment.
Sentiment analysis is one of the sub-branches of natural language processing. It is mostly used to detect emotions in comments about products on e-commerce platforms and shares on social media platforms. In recent years, it is among the popular topics due to the close interest of data experts in this subject.
The Covid-19 epidemic, which has swept the world since January 2020, has adversely affected the field of education, as it has in all other fields. The fact that Turkish education institutions have switched to distance education since April 29 has increased the popularity of this subject. In this study, sentiment analysis was conducted for Turkish posts related to distance education shared on Twitter social media. Posts related to distance education were collected and tagged on the Twitter platform. The emotion classes in these labels are divided into three classes: positive, negative, and neutral or irrelevant. However, posts with neutral and irrelevant tags were deleted from the data set because they did not have a significant effect on sentiment analysis.
In this study, three deep learning techniques, CNN, LSTM, and RNN, were used. The dataset is divided into two datasets, training and testing. The dataset was trained using these techniques and tested to determine the prediction results. The performance of each classification algorithm was measured by recall, accuracy, precision, and F1 scores and compared with each other. Finally, RNN achieved the highest performance on the 38487 Twitter datasets across all metrics, with the highest accuracy of 74% compared to the other two models.

Keywords: Twitter, Distance Learning, Sentiment Analysis, Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing