Sosyal ağlardaki haber paylaşımı içeriklerinin sınıflandırılması
Classification of content of news posts on social networks
Yazar: MERVE SEDEF GÜNDÜZ
Danışman: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde sosyal ağların özellikle haber kaynağı olarak kullanılmaya başlaması, internet kullanıcılarının bu platformlar üzerindeki büyük veri miktarı ve akışı içerisinde ihtiyaç duydukları haber bilgisine daha kolay ve daha hızlı erişim yapma ihtiyaçlarını gündeme getirmiştir. Bu tez çalışması kapsamında, haber kuruluşları ve gazeteciler tarafından sosyal ağlar aracılığıyla yapılan haber paylaşımlarını gerçek zamanlı bir şekilde toplayan ve bu paylaşımları içerdikleri haber bilgisinin türüne göre sınıflandıran bir yöntem ile otomatik bir sistem önerilmiştir. Ayrıca, Twitter üzerinden yapılan haber içerikli tweet paylaşımlarını gerçek zamanlı bir şekilde toplayarak sınıflandıran ve ait oldukları kategori başlıkları altında görsel bir web sitesi yazılımı üzerinden internet kullanıcılarına sunan bir yazılım platformu geliştirilmiştir. Böylelikle internet kullanıcıları, belirlenen sosyal ağ üzerinde profil hesabına sahip olmasalar dahi, o sosyal ağ üzerinden yayınlanan haber bilgisine istedikleri kategori başlıkları altından erişebileceklerdir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen sistem, sosyal ağ üzerinden yapılan haber paylaşımlarının sınıflandırılması işlemini gerçekleştirebildiği gibi, bu platform üzerinden yayınlanan her türlü metin tabanlı paylaşım verisini arzu edilen kategori başlıkları altında sınıflandırabilecek şekilde tasarlanmıştır. Bu çalışmanın, sosyal ağlar üzerinde yayınlanan haber içeriklerinin daha kolay, hızlı ve etkin bir şekilde takip edilmesini sağlayacağı özellikle haber ajansları tarafından etkin bir şekilde kullanılacağı değerlendirilmektedir.

Abstract:
Nowadays, social networks are started to be used in many areas, especially as a news source. On the other hand, internet users cannot access the information they need in an easier and fast way due to the huge amount of meaningless data that could not be perceived as news information in these platforms. In this sense, the need for accessing news information with high accessibility and less effort has risen. In this thesis, a method and an automatic system which collecting the news posts shared over social networks by news agencies and journalists, in real time; and also classifying these posts according to their news content are proposed. In addition, a software collecting and classifying the tweets that have news content over Twitter in real time, and presenting them under the most probable news category to the internet users is developed. In this way, internet users can access the news shared over social networks under the news category they desire to get information from, even they do not have profile account on that social network. The developed system is designed in a flexible way that could easily transform into a classifier that can assign any type of text-based social networking data into any desired category. Also, it is anticipated that this study will contribute on following news shared over social media in an easier, fast and more effective way by internet users, especially news agencies and journalists.