Metin madenciliği teknikleri ile sosyal medya gönderilerinin analiz edilmesi: ankilozan spondilit hastalığı örneği
Analysis of social media posts with text mining techniques the case of ankylosing spondylitis disease
Yazar: ERTUĞRUL GÜMÜŞSU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NACİ MURAT
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Teknoloji kullanımın her geçen gün artması ile birlikte sosyal medya ve internet
kullanımı hızla yaygınlaşmaktadır. Özellikle sosyal medya kullananların sayısının
artmasıyla insanlar duygu ve düşüncelerini, gündemle ilgili görüş ve fikirlerini sosyal
medya araçlarını kullanarak paylaşmaktadır. En çok kullanılan sosyal medya
araçlarından biri olan Facebook gibi sosyal ağ uygulamalarında milyonlarca içerik
paylaşılmaktadır. Paylaşılan bu içerikler yapısal olmayan veri türleridir. Bu yapısal
olmayan verilerden anlamlı bilgilerin elde edilebilmesi ve çeşitli analizlerin
yapılabilmesi için yapısal hale dönüştürülmesi gerekmektedir. Yapısal olmayan
metin içerikli verilerin yapısal hale dönüştürülmesinde ve analiz edilmesinde metin
madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada Facebook'ta yer alan
"Ankilozan Spondilit Hasta Derneği" grubunda Ankilozan Spondilit hastaları
tarafından paylaşılan metinsel içerikler metin madenciliği yöntemleri kullanılarak
analiz edilmiştir. Farklı kategoriler altında veriler toplanmıştır. Ağırlıklandırma
yöntemleri olarak terim frekansı, ikili ağırlıklandırma ve TFxIDF (Terim frekansı x
Ters metin frekansı) ağırlıklandırma yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma
işlemleri için K-en yakın komşu, SMO (Sequential minimal optimization), karar
ağaçları ve Naive Bayes algoritması kullanılmıştır. Terim ağırlıklandırma
yöntemlerine göre sınıflandırma algoritmalarının başarı oranları ölçülmüştür. En
başarılı sonuç %53,33 doğruluk oranı ile ikili ağırlıklandırma yönteminde SMO
algoritmasının sağladığı gözlenmiştir. Her kategoriyi temsil edecek anlamlı bilgi
çıkarımları yapılmış ve bilgi çıkarımları çeşitli görsel grafikler ile sunulmuştur.
Kategorilere ait ikili ve üzeri kelime kullanımlarını tespit etmek amacıyla birliktelik
analizi yapılmıştır. Birliktelik analizi işlemlerinde Apriori algoritması uygulanmış ve
sonuçlar çizelgeler halinde verilmiştir. Kategorileri temsil eden anahtar kelimelerin
yıllara göre farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. Kategorilere ait anahtar kelimeleri
göstermek amacıyla kelime bulutları oluşturulmuştur.

Abstract:
With the increasing use of technology, social media and internet usage is rapidly
widespread. Especially with the increase in the number of social media users, people
share their feelings and thoughts, opinions and ideas about the agenda by using social
media tools. Millions of content are shared in social networking applications such as
Facebook, one of the most widely used social media tools. These shared contents are
non-structural data types. It is necessary to extract meaningful information from
these non-structural data and to be transformed into a structural format in order to
make various analyzes. Text mining methods are used for the transformation and
analysis of non-structural text-based data. In this study, the textual contents shared
by patients with Ankylosing Spondylitis in "The Ankylosing Spondylitis Patient
Association" group on Facebook were analyzed by using text mining methods. Data
was collected under different categories. Term frequency, binary weighting and
TFxIDF (Term frequency x Inverse document frequency) weighting methods were
used as weighting methods. K-nearest neighbors, SMO (Sequential minimal
optimization), decision trees and Naive Bayes algorithm were used for classification
operations. Performance ratios of classification algorithms were measured according
to the term weighting methods. The most successful result was obtained by SMO
algorithm in binary weighting method with an accuracy rate of 53.33%. Significant
information extractions to represent each category were made and the these were
presented with various visual graphs. An association analysis was performed to
determine binary and above word usage of the categories. Apriori algorithm was
applied in association analysis and the results were given as tables. It has been found
that the keywords representing the categories differ according to years. Word clouds
have been created to show the keywords belonging to the categories.