Üniversitelerin Twitter kullanım analizi ve tahmini
Universities Twitter use analysis and forecasting
Yazar: YASİN KIZILBAKIR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PARVANEH SHAMS
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sosyal medya uygulamaları günlük hayatımızda önemli bir yere sahiptir. Sosyal Medya blog sayfaları, ticari alanlar, sosyal ağlar, haberleşme kanalları birçok alanda hizmet vermektedir. Bu alanda sosyal medya çeşitli kurumsal sayfalar ve kullanıcı paylaşımları olmak üzere önemli bir şekilde veri kaynağı oluşturulmaktadır. Bu kaynak bize sosyal medya alanı üzerinde ticari anlamda birçok alanda analizler ve tahminler yapma imkânı sunmaktadır. Bu veri kaynakları, sosyal medya üzerinden paylaşılan bilgilerden zamana bağlı çıkarımlar yapılması konusunda veri analizi önemli bir çalışma alanıdır. Bu çalışmada, Twitter üzerinde belirlemiş olduğumuz beş üniversiteye ait Twitter verilerine göre tahmin analizi yapılacaktır. Bu verileri analiz ederken tahmin problemini çözmek ve iyi bir sonuç alabilmemiz için model olarak LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağı ve Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modeli, tahmin problemini çözmek için ise RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası) kullanılacaktır. Yapılan çalışma sonucunda belirlemiş olduğu üniversitelerin geriye dönük zaman bazında verilerine göre   %67 eğitim %33 oranında test verileri üzerinde tahmin yapılmıştır. Tahmin sonuçları; İstanbul Aydın Üniversitesi, İstanbul Üniversitesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Marmara Üniversitesi sırayla RMSE değerleri 0.06, 0.04, 0.09, 0.07, 0.05 ve R2 değerleri sırayla 0.92, 0.96, 0.90, 0.93, 0.95 sonuçları elde edilmiştir. LSTM modeli tahmin değerleri ARIMA tahmin değerlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Derin öğrenme metotlarından LSTM modeli ile yapılan çalışmada, tahmin uygulamalarında başarılı ve etkili sonuçlar elde edileceği gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Uzun-Kısa Süreli Bellek, sosyal medya tahmin analizi, tekrarlayan sinir ağı, zaman serileri.

Abstract:
Social media applications have an important place in our daily life. Social Media blog pages, commercial areas, social networks, communication channels serve in many areas. In this area, an important source of data is created, including social media, various corporate pages and user shares. This resource offers us the opportunity to make commercial analyzes and forecasts on the social media field. These data sources are an important field of study for making inferences based on time from the information shared on social media. In this study, predictive analysis will be made according to the Twitter data of five universities that we have determined on Twitter. While analyzing these data, LSTM (Long Short Term Memory) network and Recurrent Neural Network (RNN) model will be used as models to solve the prediction problem and get a good result, and RMSE (Root Mean Square Error) will be used to solve the prediction problem. According to the retrospective time-based data of the universities determined as a result of the study, 67% education was estimated on 33% test data. Forecast results; Istanbul Aydın University, Istanbul University, Istanbul Technical University, Yıldız Technical University, Marmara University, respectively, RMSE values 0.06, 0.04, 0.09, 0.07, 0.05 and R2 values 0.92, 0.96, 0.90, 0.93, 0.95, respectively. LSTM model predictive values gave better results than ARIMA predicted values. In the study conducted with LSTM model, one of the deep learning methods, it has been shown that successful and effective results can be obtained in prediction applications.

Keywords:Long-Short Term Memory, Social media prediction analysis, recurrent neural network, time series