Covid-19 aşıları hakkındaki Türkçe tweetlerin doğal dil işleme ve derin öğrenme yardımıyla analizi
Analysis of Turkish tweets about Covid-19 vaccines with the help of natural language processing and deep learning
Yazar: ÖZGÜN DEVRİM CAN
Danışman: DOÇ. DR. ŞEBNEM BORA ; PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Covid-19, Aralık 2019'da Çin'de ilk vakanın görüldüğü yayılma oranı son derece yüksek bir virüstür. Dünya çapında bir çok insanın ölümüne sebep olmuştur ve etkileri günümüze kadar devam etmektedir. Dünya Sağlık Örgütü bu hastalıkla daha iyi baş edebilmek için pandemi ilan etmiştir. Pandemiyle mücadele için insanoğlunun geliştirdiği en etkili çözümlerden biri ise aşı olmuştur ve Covid-19 yayılımını durdurmak için Türkiye'de bir çok farklı tipte aşı uygulaması yapılmıştır.
Türkiye'de en çok uygulanan 3 Covid-19 aşı tipleri; Sinovac Biotech firmasının geliştirdiği CoronaVac, BioNTech ve Pfizer şirketlerinin iş birliğinde geliştirilen Pfizer-BioNTech COVID-19 aşısı ve Türkiye Sağlık Bakanlığı ile Erciyes Üniversitesi tarafından geliştirilmiş Turkovac aşılarıdır. Sosyal medya kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte Türk halkı sosyal medya üzerinden Türkiye'de uygulanan bu aşıları eleştirmiş ve kendi fikirlerini Twitter platformunda ortaya koymuştur. Twitter'da biriken bu bilgi yığınını kullanarak Covid-19 aşılarının Türk halkı üzerindeki etkilerini derin öğrenme yöntemiyle analiz etmek bu çalışmanın konusudur.
Bu tez çalışmasında Türkiye'de en çok uygulanan Covid-19 aşıları hakkında atılan Türkçe tweet'lerin BERT derin ögrenme metodu yardımıyla çok etiketli metin sınıflandırma analizi yapılmıştır. İlk olarak tez çalışması için Twitter platformundan veri çekilerek özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra elde edilen veri setiyle Türkçe bir Bert modeli ön eğitimden geçirilmiştir yani etiketsiz metinlerle gözetimsiz öğrenme işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen ön eğitimli Bert modeli ile 8 sınıfa ayrılmış etiketli veri seti yardımıyla ince ayar eğitimi ve tahminleme çalışması yapılmıştır. Aynı zamanda ön eğitim çalışması yapılmamış Türkçe Bert modeli de bu ince ayar ve tahminleme çalışmasına tabi tutulmuştur ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ön eğitilmiş ve Covid-19 hakkında atılan tweetlere alışmış Bert modeli, ön eğitime tabi tutulmamış Bert modeline göre yaklaşık yüzde 5 daha iyi başarı oranı göstermiştir. Daha iyi performans gösteren derin ögrenme modeli kullanılarak 2020 Mart ayından 2023 Mart ayına kadar Covid-19 aşıları hakkında atılmış tüm Türkçe tweetler ¸cok etiketli metin sınıflandırma modelinden geçirilerek sınıflandırma çalışması gerçekleştirilmiştir. Tahmin sonuçları değerlendirilmek üzere veri analizi çalışmasına tabi tutulmuştur.

Abstract:
Coronavirus disease (Covid-19) is a highly contagious virus that first emerged in China in December 2019. This disease has caused many deaths around the world, and its effects continue to this day. To better fight this disease, the World Health Organization has declared it a pandemic. One of the most effective solutions developed by humanity to fight the pandemic is vaccination, and Turkey has made numerous vaccination applications to stop the spread of Covid-19.
The 3 most commonly administered Covid-19 vaccine types in Turkey are; CoronaVac developed by Sinovac Biotech, Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine developed in cooperation with BioNTech and Pfizer companies, and Turkovac vaccines developed by the Turkish Ministry of Health and Erciyes University. Due to the heavy use of social media, Turkish people criticized these vaccines introduced in Turkey on social media and expressed their opinion on the Twitter platform. The aim of this study is to analyze the impact of the COVID-19 vaccine on the Turkish population using a deep learning method that uses a large amount of data collected from Twitter.
In this thesis study, multi-label text classification analysis of Turkish tweets about Covid-19 vaccines was performed with the help of BERT deep learning method. Firstly, an original Turkish dataset was created using Twitter platform for the thesis study. Then, a Turkish Bert model was pre-trained with the obtained data set, that is, unsupervised learning was carried out with unlabeled texts. With the obtained pre-trained Bert model, fine-tuning and prediction studies were carried out using the labeled data set divided into 8 classes. At the same time, the Turkish Bert model, which was not pre-trained, was also subjected to this fine-tuning and estimation study and the results were compared. The pre-trained Bert model, which was accustomed to tweets about the Covid-19 vaccines, showed approximately 5 percent better prediction accuracy than the unpre-trained Bert model. Using the better-performing deep learning model, all Turkish tweets about Covid-19 vaccines from March 2020 to March 2023 were passed through a multi-label text classification model and the classification study was carried out. The prediction results were subjected to data analysis to be evaluated.