Twitter'daki (X) havayolu şirket verilerinden makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi gerçekleştirilmesi
Performing sentiment analysis using machine learning and deep learning methods on airline company data on twitter (X)
Yazar: ÖMER AYBERK ŞENCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sosyal medya platformlarının kullanımının her geçen gün artması, bu platformlarda
kullanıcılar tarafından oluşturulan verilerin önemini ve değerini artırmıştır. Sonuç olarak,
sosyal medya verilerini kullanarak çeşitli konu ve olaylarla ilgili toplum duyarlılığını analiz
etmek giderek daha da önemli hale gelmiştir. Ancak, sosyal medya platformlarında üretilen
verinin boyutu, insanların işleme yeteneklerinin ve kapasitelerinin ötesine geçmiştir. Bu
noktada, sosyal medya analizinde yapay zekâ temelli modeller devreye girmiş ve kısa sürede
popülerlik kazanmıştır. Bu tez çalışmasında, Amerika Birleşik Devletleri'nde hizmet veren
altı büyük havayolu şirketine ilişkin sosyal medya kullanıcılarının görüşlerinin
değerlendirilmesi amacıyla Makine Öğrenmesi (MÖ), Derin Öğrenme (DÖ) ve Hibrit
modeller uygulanmakta ve elde edilen performans sonuçlarına göre bu yöntemlerin sosyal
medya analizinin bir alt dalı olan duygu analizi alanındaki etkinlikleri karşılaştırılmaktadır.
Veri setinin dengesiz olması nedeniyle, model performansını arttırmak için Sentetik Azınlık
Aşırı Örnekleme Tekniği kullanılarak veriler çoğaltılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar
sonucunda, en başarılı performansı gösteren algoritmanın 0.88 F-Skor değerini elde eden
Rastgele Orman algoritması olduğu sonucuna varılmıştır. Buna ek olarak, literatürdeki
çalışmalarla yapılan karşılaştırmalar; hem önerilen yöntemin başarılı ve rekabetçi bir şekilde
sosyal medya verileri kullanılarak duygu analizi yapabildiğini hem de bu tez çalışmasının
literatüre olan katkısını gösterir niteliktedir.

Abstract:
The increasing use of social media platforms day by day has increased the importance and
value of the data created by users on these platforms. As a result, it has become increasingly
important to analyze public sentiment regarding various topics and events using social media
data. However, the volume of data generated on social media platforms has gone beyond
people's processing abilities and capacities. At this point, artificial intelligence-based models
came into play in social media analysis and gained popularity in a short time. In this thesis
study, Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) and Hybrid models are applied to
evaluate the opinions of social media users about six major airline companies serving in the
USA, and according to the performance results obtained, these methods are used as a subbranch of social media analysis. Their effectiveness in the field of sentiment analysis is
compared. Due to the imbalance of the data set, the data was replicated using the Synthetic
Minority Oversampling Technique (SMOTE) method to improve model performance. As a
result of the experimental studies, it was concluded that the algorithm that showed the most
successful performance was the Random Forest algorithm, which achieved an F-Score of
0.88. In addition, comparisons with studies in the literature show that the proposed method
can perform sentiment analysis successfully and competitively using social media data and
the contribution of this thesis study to the literature.