Covid-19 aşısı ile ilgili makine öğrenmesine dayalı twitter duygu analizi
Machine learning based twitter sentiment analysis on Covid-19 vaccine
Yazar: CEM NASİFOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. PELİN GÖRGEL
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yeni Koronavirüs Hastalığı (Covid-19) 2019 yılında keşfedilen bir solunum hastalığıdır. 
Başlıca belirtileri yüksek ateş, nefes darlığı ve öksürük olarak tespit edilmiştir. Bu hastalığa 
neden olan virüsün adı "Şiddetli Akut Solunum Sendromu Koronavirüs 2" (Severe Acute 
Respiratory Syndrome Coronavirus 2- SARS-CoV-2) dir. Bu virüs dünyada ilk kez Çin Halk 
Cumhuriyeti'nin Wuhan şehrinde Covid-19 hastalığına yakalanan insanlarda tespit edilmiştir. 
Bunun üzerine birçok ülke bulaş ve ölüm oranlarını azaltmak için Covid-19 pandemi 
döneminde önlem almışlardır. Karantina, sokağa çıkma yasağı, maske, mesafe gibi önlemler 
işe yarasa da hastalığın etkilerini azaltmak için en etkili yöntem şüphesiz aşının keşfedilmesidir.
Sosyal medya son yıllarda spor, siyaset, sağlık, ekonomi gibi alanlarda gündemin takip edildiği 
yer haline gelmiştir. Bu yüzden kişiler ve kurumlar etkin halde sosyal medya platformlarını 
kullanmaktadır. Dünyada olduğu gibi ülkemizde de en ünlü sosyal medya platformlarından biri 
de Twitter'dır. Kimi kurumlar Twitter kanalı ile halkla ilişkiler faaliyetleri yürütürken, bireyler 
de belli konularda kişisel görüşlerini insanlarla paylaşmak için bu sosyal medya kanalını kullanmaktadır. Son zamanlarda hakkında görüş paylaşılan popüler konulardan bir tanesi de 
Covid-19 aşısıdır. 
Bu tez kapsamında Türkiye'deki insanların, ünlü sosyal medya sitelerinden biri olan Twitter'da 
Covid-19 aşısı ile ilgili belirli bir zaman aralığında gönderilmiş kısa mesajların (Tweet) duygu 
analizi incelenmiştir. Bu çalışmayla Covid-19 aşısı hakkındaki kısa mesajların olumlu, olumsuz 
veya nötr olarak sınıflandırılmış ve klasik makine öğrenmesi- derin öğrenme algoritmaları ile 
uygulanan deneylerin sonuçları paylaşılmıştır. Veri seti olarak Twitter kanalından toplanan 
Covid-19 aşısı ile ilgili kısa mesajlar kullanılmıştır. Klasik makine öğrenmesi algoritmalarından 
en iyi doğruluk oranı %86 iken derin öğrenme modellerinde bu oran %90'a kadar çıkmıştır.

Abstract:
The New Coronavirus Disease (Covid-19) is a respiratory illness discovered in 2019. Its main 
symptoms are high fever, shortness of breath, and cough. The virus that causes this disease is 
called "Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2" (SARS-CoV-2). This virus was 
first identified in people who were affected by Covid-19 in the city of Wuhan, People's Republic 
of China. In response many countries have taken various measures during Covid-19 pandemic 
to reduce the transmission and mortality rate. Although the measures such as quarantine, 
lockdowns, mask-wearing, and physical distancing have been useful, the most effective method 
to mitigate the effects of the disease is undoubtedly the discovery of vaccines.
Social media has become a prominent platform to follow the current affairs in various fields 
such as sports, politics, health, and economy. As a result, individuals and organizations actively 
use social media platforms. One of the most popular social media platforms both globally and 
in Turkey is Twitter. While some institutions carry out public relations activities with Twitter, 
individuals use this social media channel to share their personal views with people on certain 
issues. One of the popular topics about which opinions have been shared recently is the Covid-
19 vaccine. 
Within the scope of this thesis, the sentiment analysis of the short messages (Tweet) of people 
in Turkey, sent on Twitter, one of the famous social media sites, about the Covid-19 vaccine in 
a certain time period, was examined. In this study, short messages about the Covid-19 vaccine 
were classified as positive, negative or neutral and the results of the experiments obtained with
classical machine learning-deep learning algorithms were shared. As a data set, short messages 
about the Covid-19 vaccine collected from the Twitter channel were used. While the best 
accuracy rate among classical machine learning algorithms was 86%, this rate increased to 90% 
in deep learning models.