Açık kaynak istihbaratı için metin madenciliği teknikleri kullanılarak insan duygularının analizi
Analysis of human emotions using text mining techniques for open-source intelligence
Yazar: SHAHIN AHMADOV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUĞ BOYACI
Milli Savunma Üniversitesi / Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil = Natural language ; Duyarlılık analizi = Sensitivity analysis ; Duygu = Emotion ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu çalışmanın amacı farklı dillerde konuşan insanların aynı konuları nasıl yorumladıklarını öğrenmek ve elde edilen sonuçları kıyaslayarak bakış açıları arasındaki farkı ortaya koymaktadır. Bu çalışmada sosyal medya platformu Intagram üzerinden Azerbaycan, Türk, Rus ve İngiliz dillerinde Ayasofya'nın cami olarak ilan edilmesi, Kazakistan'da doğal gaz zammıyla başlayan itiraz olayları, Türkiye'de oluşan doğal afetler, Ukrayna krizi ve Covid-19 salgını olmak üzere 5 konuda yapılan yorumlar veri seti olarak kullanılmıştır. Dört dilde metinler ağ ortamından yüklenerek, ön işlemlerden geçtikten sonra veri madenciliği ve makine öğrenmesi konuları baz alınarak Python programlama dilinde yazılmış uygulama vasıtasıyla metin 8 farklı kategoriye ayrılmıştır. Çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Rastgele Karar Ormanları, K- Yakın Komşu Algoritması, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makinesi, Naive Bayes Algoritması, Lojistik Regresyon kullanılarak kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru sonuç olarak elde edilmiştir. Sonuçlar karşılaştırılarak Lojistik Regresyon yönteminin en yüksek netice elde ettiği tespit edilmiştir. Lojistik Regresyon yöntemi kullanılarak duygu analizi modeli oluşturulmuş ve her bir konu için duygu analizi yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm giriş yazısı ve tezin amacından bahsetmektedir. İkinci bölüm genel kavramlar, veri madenciliği, metin madenciliği, makine öğrenmesi, hakkında bilgilerden oluşmaktadır. Üçüncü bölümde duygu analizi alanında literatür taraması yapılmış ve farklı dillerde yazılmış metinler  
üzerinde yapılan duygu analizi yöntemleri hakkında araştırma yapılmıştır. Dördüncü bölüm makine öğrenmesi modelinin oluşumundan ve kullanılan materyal, metottan bahsetmektedir. Son bölümde tezde kullanılan verinin toplanması, metnin ön işlenmesi ve duygu analizi yapıldıktan sonra metnin kategorilere ayrılması sonuçları açıklanmıştır, farklı dillerdeki veriler üzerinde yapılmış uygulamalar sonrası sonuçlar karşılaştırılmış ve gelecek çalışmalar için öneriler sunulmuştur.

Abstract:
The aim of the thesis is to learn how people who speak different languages interpret the same topics and to compare the results obtained and reveal the difference between their perspectives. In this thesis, a sentiment analysis application was designed using the Python programming language and the natural language processing algorithms in the texts, which were taken as a data set of comments in Azerbaijani, Turkish, Russian and English languages from social media. After loading the texts in four languages from the network environment, after preprocessing, the text was divided into 8 different categories (neutral, fear, joy, anger, sadness, surprise, disgust, shame) by means of the application written in Python programming language based on data mining and machine learning topics. 
This thesis consists of five chapters. The first chapter talks about the introduction and the purpose of the thesis. The second part consists of information about general concepts, data mining, text mining, machine learning, sentiment analysis and social media. Third chapter is a literature review about sentiment analysis methods on texts written in different languages. The fourth chapter talks about the formation of the machine learning model and the material and method used. In the last section, the results of collecting the data used in the thesis, pre-processing the text, and categorizing the text after the sentiment analysis were explained, the results were compared after the applications made on the data in different languages, evaluations were made and suggestions for future studies were presented.