Sosyal medya verileri üzerinde derin öğrenme tabanlı hibrit model kullanılarak salgın dönemi duygu analizi
Epidemic period emotion analysis using a deep learning based hybrid model on social media data
Yazar: AYHAN AKKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Sosyal medyanın gün geçtikçe insan hayatında daha fazla önem kazandığı hatta birçok konuda adeta karar organı haline geldiği görülmektedir. Özellikle 2019 yılı sonlarında hayatımızı etkisi altına alan koronavirüs salgını insanları toplumsal anlamda birbirinden daha da uzaklaştırmıştır. Koronavirüs salgınının pandemi haline gelmesinden sonra oluşan her gelişme insanların en önemli gündem maddelerinden biri olmuştur. Salgına son vereceği düşünülen aşılar hakkında insanların düşünceleri ve duyguları mutlaka bilinmesi gereken bir konu haline gelmiştir. Bunun belki de en büyük ispatı salgının başında bu konuda açılan konu başlıklarının halen güncelliğini korumasıdır. Duyguların elde edilmesi kadar bu duyguların doğru anlamlandırılması da önemlidir. Bu çalışmada bu düşünceden yola çıkarak öncelikle insanların en çok yoğunlaştığı konu başlıklarından 2020 ve 2021 yılındaki veriler çekilmiştir. Verilerin doğru duygu etiketlerine sahip olması için veriler üzerinde birçok veri ön işleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çok sınıflı duygu etiketlemesi yapmak için birden fazla modeli üst üste kullanarak hibrit bir model oluşturulmaya çalışılmıştır. Sosyal medya gönderileri hem pozitif, negatif, nötr ve aynı zamanda korku, mutsuzluk, eğlenceli, mutlu şeklinde farklı sınıflandırıcıları kullanarak etiketlenmiştir. Yüksek başarımlı eğitim işlemleri sonuçlarına göre insanların aşı ve aşı markaları ile ilgili düşüncelerine odaklanılmıştır. Çalışmanın başarım oranlarını yükseltmek için derin öğrenme tabanlı bazı sınıflandırıcılar kullanılmıştır. Yapılan bu çalışmanın sosyal medya verilerinin sınıflandırılması ile ilgili farklı alanlarda başarılı olabileceği varsayılmaktadır.

Abstract:
It is seen that social media is gaining more importance in human life day by day and has even become a decision-making body on many issues. Especially the coronavirus epidemic, which affected our lives at the end of 2019, has pushed people further away from each other socially. Every development that has occurred after the coronavirus epidemic has become a pandemic has been one of the most important agenda items of people. People's thoughts and feelings about vaccines, which are thought to end the epidemic, have become a subject that must be known. Perhaps the biggest proof of this is that the topics opened on this subject at the beginning of the pandemic are still up to date. It is as important to make the right meaning of these emotions as it is to obtain them. In this study, based on this idea, first of all, the data in 2020 and 2021 were taken from the topics that people focused on the most. In order for the data to have the correct emotion labels, many data preprocessing operations were performed on the data. We tried to create a hybrid model by using multiple models on top of each other to perform multi-class sentiment labeling. Social media posts were labeled using different classifiers such as positive, negative, neutral and also fear, sadness, fun, happy. According to the results of high-performance training operations, we focused on people's opinions about vaccines and vaccine brands. Some deep learning-based classifiers were used to increase the success rates of the study. It is assumed that this study can be successful in different areas related to the classification of social media data.