Sosyal medya madenciliği ile seçim coğrafyası: 31 Mart 2019 yerel seçimi örneğinde Ankara
Electoral geography with social media mining: Ankara in the example of March 31, 2019 local election
Yazar: BURAK OĞLAKCI
Danışman: DOÇ. DR. ALPER UZUN
Balıkesir Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Coğrafya = Geography ; Siyasal Bilimler = Political Science
Dizin: Ankara = Ankara ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Seçimler = Elections ; Siyasi coğrafya = Political geography ; Sosyal ağlar = Social networks ; Sosyal medya = Social media ; Veri madenciliği = Data mining ; Yerel seçimler = Local electiond

Özet:
Bu araştırma 31 Mart 2019 Mahalli İdareler Genel Seçiminde Ankara ilini (altı ilçe) dikkate almış olup, belirlenen altı ilçeden paylaşılan mekânsal referansa sahip seçim paylaşımları veri olarak kullanılmıştır. Araştırmada, seçim olayının sosyal ağ (Twitter) üzerindeki kamuoyu tutumları üzerine etkisi, bireylerin seçim ekosisteminde yer alan unsurlara karşı tutumlarının oluşmasındaki faktörler ve bireylerin sosyal ağ içeriklerinin duygu durumları ile seçim sonuçları arasındaki bağlantı irdelenmiştir. Ayrıca sanal yerlerin, seçim coğrafyası açısından önemi bu araştırmada ortaya koyulmaya çalışılmıştır. 

Araştırmada karma yöntem benimsenmiş ve amaçlı örnekleme kullanılmıştır. Bu doğrultuda Twitter üzerinden veri alınırken Twitter API ve Web hasadı yöntemleri kullanılmış, pasif bir rolde kalınmış ve toplamda 541.184 tweete/paylaşıma ulaşılmıştır. Paylaşımların hedef varlıklarını (ittifak, parti, aday vb.) belirlemek için önceden tanımlanmış anahtar kelime sözlüğü yaklaşımı kullanılmış ve verilerin ön işlemesinden sonra seçime yönelik toplam 34.588 tweet belirlenmiştir.
Seçim paylaşımlarının duygu analizi cümle düzeyinde yapılmış ve analiz gerçekleştirilirken Google BERT algoritması üzerine kurulu bir duygu analizi modeli kullanılmıştır. Paylaşımlar içerisindeki bağlam etkilerinin (coğrafi ve sosyo-politik) belirlenebilmesi için Latent Dirichlet Allocation (LDA) konu modellemesi kullanılmıştır. Adayların temsil/popülarite oranın belirlenmesinde ise Tumasjan ve arkadaşlarının geliştirdiği yöntem tercih edilmiştir. 

Araştırma sonuçları, sosyal ağ üzerinde bulunan mekânsal referansa sahip kullanıcı içeriklerinin seçim coğrafyası araştırmaları için önemli bir veri kaynağı haline geldiğini göstermektedir. Duygu analizi sonuçlarına istinaden seçim olayının, sosyal ağ üzerindeki seçim ve ilgili unsurlar hakkındaki söylem ve tutumları (özellikle negatif) önemli şekilde artırdığı sonucuna ulaşılmıştır. 
Sosyal ağ üzerinde gerçekleşen seçim iletişimi, bağlam etkileri ve seçmen yaklaşımları (rasyonel ve psikolojik) hakkında önemli bilgiler sağlamaktadır. Aday imajı, siyasal parti, parti lideri, kurum, yönetici, ekonomi ve gündem-konu faktörleri ile çıkar amaçlı isteklerin paylaşımlar içerisinde önemli bir yer tuttuğu görülmüştür. Yine, önceki başkan, büyükşehir belediye hizmetleri, mekâna olan bağlılık ile geçmişte yaşanan tarihi-politik olayların bireysel seçim paylaşımlarının oluşturulmasında etkili olduğu belirlenmiştir. 

Ulaşılan araştırma sonuçları, kişiler arası bilgi akışı etkisinin sosyal ağlar içerisinde de var olduğuna işaret etmektedir. Tüm bu sonuçlar doğrultusunda sosyal ağların, seçmen davranışı/katılımı ve oylamadaki mekânsal farklılıkları anlama; oylama üzerindeki bağlam etkilerini ortaya çıkarma sürecinde önemli yer tuttuğu görülmektedir. Yine, bundan sonraki seçim araştırmalarında bu alanların "sanal yer" bağlamı olarak dikkate alınması gerektiği söylenebilir.

Abstract:
This research took into account Ankara province (six districts) in the General  Election of Local Administrations on March 31, 2019, and electoral post with spatial references posted from determined six districts were used as data. In research, the effect of election event on public attitudes on social network (Twitter), the factors in the formation of individuals' attitudes towards the elements in the election ecosystem, and the relationship between the sentiment state of individuals' social network content and election results were examined. In addition, the importance of virtual places in terms of electoral geography has been tried to be revealed in this research.

Mixed method was adopted in the study, and purposive sampling was used. Accordingly, Twitter API and Web harvesting methods were used when receiving data via Twitter, remained in a passive role and a total of 541.184 tweets/posts were reached. A predefined keyword dictionary approach was used to determine the target assets (alliance, party, candidate, etc.) of tweets, and a total of 34.588 post were specified for election after pre-processing of the data.
The sentiment analysis of the election posts was made at the sentence level, and a sentiment analysis model based on the Google BERT algorithm was used while performing the analysis. Latent Dirichlet Allocation (LDA) subject modeling was used to determine the context effects (geographical and socio-political) within the posts. In determining the representation/popularity ratio of the candidates, method of Tumasjan and his friends was preferred. 

The results of the research show that user-generated content with spatial reference on the social network, has become an important data source for electoral geography research. Based on the sentiment analysis results, it was concluded that the election event significantly increased (especially negative) discourses and attitudes about choice and related elements on the social network.
Election communication on the social network provides important information about context effects and voter approaches (rational and psychological). In the election posts; it has been observed that the candidate image, political party, party leader, institution, manager, economy and agenda-subject factors and benefit-oriented demands have an important. Additionally, it was determined that the former mayor, metropolitan municipality services, loyalty to the place and historical-political (context) were effective in creating individual election posting.

The achieved results in the research indicate that the interpersonal information flow effect also exist within social networks. According to all these results, it is seen social networks play an important role in the process of understanding spatial differences in voter behavior/participation and voting along with revealing context effects on voting.