Kitlesel çevrimiçi ders platformlarında kurslara yapılan yorumların metin madenciliği kullanılarak duygu analizi
Sentiment analysis of comments on courses on massive online course platforms using text mining
Yazar: RAMAZAN DAŞGIN
Danışman: DOÇ. DR. KEMAL ADEM
Aksaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metin madenciliği = Text mining

Özet:
Çağımızda kolay ulaşılabilen, az maliyetli, zaman mekan kısıtı olmayan aktiviteler daha çok 
ilgi görmektedir. Son zamanlarda insanların sahip olduğu olanaklar ve teknolojinin gelişimi 
de düşünüldüğünde insanların ilgisinde yaşanan bu değişiklik eğitime de yansımıştır. 
İnsanlar artık istedikleri zaman, istedikleri yerden, kendi seçebilecekleri içeriklere ulaşmak 
istemektedir. Bu istekler sonunda Kitlesel Açık Çevrimiçi Ders (KAÇD) platformları ortaya 
çıkmaya başlamıştır. Bu platformlar üzerinde ücretli veya ücretsiz birçok konuda kurslar yer 
almaktadır. Birçok kişi bu kurslara kayıt olmadan önce, kurslara yapılan yorumlara ve kursa 
verilen puana göre değerlendirme yapılarak kayıt olmaktadır. Ancak tüm yorumları 
okuyarak bir kurs hakkında karar vermek kolay olmamaktadır. Bu çalışmada kullanıcıların 
yorumları okumasına gerek kalmadan kursları olumlu olumsuz olarak değerlendirmesi 
amacıyla KAÇD platformlarından birisi olan Udemy sitesinde bulunan kurslara yapılan
yorumlar kullanılmıştır. Bu yorumlar üzerinden klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme
yöntemleri kullanarak kurslar hakkında olumlu olumsuz değerlendirmeleri yapılmıştır. 
Klasik makine öğrenmelerinden BayesNet, J48 ve OneR algoritmaları ile en başarılı sonuç 
%91.576 doğruluk ile BayesNet algoritmasından elde edilmiştir. Veri setine Random, GloVe 
ve Word2Vec kelime gömmeleri uygulandıktan sonra, derin öğrenme modellerinden GRU 
ve CNN-LSTM hibrit mimarileri uygulanmış ve en başarılı sonuç GloVe kelime gömmesi 
kullanıldıktan sonra %95.67 doğruluk oranıyla GRU mimarisinden elde edilmiştir.

Abstract:
In our age, things that are easily accessible, less costly, and have no time and space restrictions 
attract more attention. Considering the possibilities that people have recently and the 
development of technology, this change in people's interest has also been reflected in 
education. People now want to access content that they can choose from wherever they want, 
whenever they want. As a result of these requests, Massive Open Online Course (MOOC)
platforms began to emerge. There are many paid or free courses on these platforms. Before 
enrolling in these courses, many people register based on the comments made and the score 
given to the course. However, it is not easy to decide about a course by reading all the reviews. 
In this study, comments made on courses on Udemy, one of the MOOC platforms, were used 
in order to evaluate the courses positively and negatively without the need for users to read 
the comments. On these comments, positive and negative evaluations were made about the 
courses using classical machine learning and deep learning. With BayesNet, J48 and OneR 
algorithms from classical machine learning, the most successful result was obtained from 
BayesNet algorithm with an accuracy of 91.576%. After applying Random, GloVe and 
Word2Vec word embeddings to the dataset, hybrid architectures of GRU and CNN-LSTM 
from deep learning models were applied and the most successful result was obtained from 
GRU architecture with an accuracy of 95.67% after using GloVe word embedding.