Twitter verisi ile Türkiye'de influenza trendlerinin takibi
Tracking influenza trends in Turkey with Twitter data
Yazar: RIDVAN ALPAY KURBALOĞLU
Danışman: PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Internet kullanımının yaygınlaşması ve mobil platformların bu alana dahil olmasıyla beraber kullanıcıların sosyal medya üzerinde yaptıkları paylaşımlarla oluşan veri miktarı ve çeşitliliği oldukça artmıştır. Kullanıcılar günlük yaşamında meydana gelen olayları, duygularını ve düşüncelerini sosyal medya aracılığıyla paylaşmaktadırlar. Günümüzde sosyal medya verilerinin işlenmesi ve ihtiyaçlara cevap verebilecek şekilde anlamlı sonuçların üretilmesi önemli hale gelmiştir.   Kullanıcıların sosyal medya platformları üzerinde yaptıkları paylaşımlar arasında sağlık durumları ile ilgili olanlar da bulunmaktadır. Çalışma kapsamında salgın riski çok yüksek ve bulaşıcı bir hastalık olan, halk arasında grip olarak bilinen Influenza ile ilgili paylaşımlar konu edinmiştir. Mevsimsel grip vakalarının ve grip salgınlarının takibi halk sağlığı açısından oldukça önemlidir.  Hastalığın yayılımının takibi ve yoğunlaştığı yerlerin tespiti ile gerekli önlemler alınabilir.   Çalışmada bir sosyal medya platformu olan Twitter kullanılarak, Influenza hastalığının yoğun olduğu kış döneminde kullanıcıların yaptıkları paylaşımlar toplanmıştır. Paylaşımlar doğal dil işleme süreçlerinden geçirilerek farklı makine öğrenmesi yöntemlerinin performansları analiz edilmiştir. Tezde Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineler, Naive Bayes, Karar Ağaçları ve Rastgele Orman sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Analiz sonucunda en başarılı yöntem tespit edilerek bu yöntem ile bir model oluşturulmuş ve kullanıcı paylaşımları bu model ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda haftalık Influenza trend grafiği elde edilmiştir.

Abstract:
With usage of Internet become widespread and mobile platforms get involved in this area, composed data quantity and variety from users' sharings on social media has been increased. Users are sharing daily events, emotions and thoughts via social media. Nowadays processing social media data and generating outputs according to needs become important.   There are sharings related with users' health status in social media platforms. Within the scope of this work Influenza known as flu related sharings discussed. Influenza is contagious and has high outbreak risk. Tracking seasonal flu cases and flu outbreaks are important for community health care. With tracking spread of disease and locating packed points neccessary precautions can be taken.   In this work, Social media platform Twitter is used to gather users' sharings in winter period which is common period for Influenza. Sharings are processed through natural language processing procedure and different machine learning methods performances analyzed. In this thesis Logistic Regression, Support Vector Machines, Naive Bayes, Decision Trees and Random Forest classification algorithms are used. As a result of analysis most successful method has been evaluated and used to build a model. Users' sharings are classified with this model. At the end of classification weekly Influenza trend graphic has obtained.