Metin Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Teknikleri ile Sağlık Hizmetleri Pazarlamasına Yönelik Twitter Verilerinin Analizi
Analysis of Twitter Data on Healthcare Marketing by Text Mining and Machine Learning Techniques
Yazar: Saylan, Büşra; Çınaroğlu, Songül
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 17 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Semi- and Unsupervised Learning ; Yarı ve Denetimsiz Öğrenme ; Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; health care marketing,sentiment analysis,twitter,machine learning,pythagorean tree ; sağlık hizmetleri pazarlaması,duygu analizi,twitter,makine öğrenmesi,pisagor ağacı

Sağlık hizmeti kullanıcılarının sağlık hizmetleri pazarına ilişkin duygu durumlarının analizi sağlık hizmetleri pazarlamasına yönelik algıların analizinde kritik rol oynamaktadır. Bu çalışmada Twitter kullanıcılarından elde edilen verilerle kişilerin sağlık hizmetleri pazarlamasına yönelik görüşleri duygu analizi kullanılarak değerlendirilmiştir. Twitter’dan API Key ile 1 Ekim 2022 ve 30 Kasım 2022 tarihleri arasında elde edilen 27079 İngilizce dilinde atılan tweet verileri üzerinde yapılan duygu analizi sonucunda Twitter kullanıcılarının sağlık hizmetleri pazarlaması konusundaki görüşlerinin %50,36’sının (n=13638) olumlu, %32,21’inin (n=8721) nötr ve %17,43’ünün (n=4720) ise olumsuz olduğu belirlenmiştir. Oluşturulan kelime bulutlarına göre ‘health’, ‘care’, ‘market’ ve ‘insurance’ en sık tekrarlanan kelimeler olarak belirlenmiştir. Twitter kullanıcılarının duygu durumlarının en iyi tahmin edicilerini bulmak amacıyla yeni bir veri seti oluşturulmuş ve Yapay Sinir Ağları (Neural Network-NN), Rastgele Orman (Random Forest-RF), Naive Bayes (NB) ve k-en yakın komşu (k-nearest neighbor k-NN) makine öğrenmesi teknikleri ile tahmin edilmiştir. RF (AUC=0,707; CA=0,646) ve NN (AUC=0,706; CA=0,645) diğer makine öğrenmesi teknikleriyle karşılaştırıldığında Twitter kullanıcılarının duygu durumlarının en iyi tahmin edici makine öğrenmesi teknikleri olmuştur. Pisagor ağacı ile Twitter kullanıcılarının sağlık hizmetleri pazarlamasına yönelik duygu durumlarının en iyi tahmin edici değişkeninin ‘favorite (beğeni)’ kelimesi olduğu ve kullanıcıların sağlık hizmetleri pazarlamasına yönelik atılan tweetlere çoğunlukla katıldığı belirlenmiştir. Gelecekteki yapılacak olan çalışmaların zaman içindeki değişiklikleri daha iyi anlamak ve derin bir perspektif sunmak amacıyla daha uzun bir zaman aralığını kapsayacak şekilde planlanması, ayrıca analizlerin genellenebilirliğini artırmak ve bulguların daha geniş bir kitleye uygulanabilir olmasına katkıda bulunmak için daha büyük bir veri seti kullanılması önerilmektedir.

TThe analysis of healthcare users' moods regarding healthcare market plays a critical role in the analysis of perceptions towards the healthcare marketing. In this study, the views of people on healthcare marketing were evaluated using sentiment analysis with the data obtained from Twitter users. As a result of the sentiment analysis performed on 27079 English-language tweet data obtained from Twitter with API Key between October 1, 2022, and November 30, 2022, 50.36% (n=13638) of Twitter users' opinions on healthcare marketing were positive, 32.21% (n=8721) were neutral and 17.43% (n=4720) were negative. According to the word clouds created, ‘health’, ‘care’, ‘market’, and ‘insurance’ were determined as the most frequently repeated words. In order to find the best predictors of the mood of Twitter users, a new data set was created, and Neural Networks (NN), Random Forest (RF), Naive Bayes (NB), and k-nearest neighbor (k-NN) were predicted by machine learning techniques. RF (AUC=0.707; CA=0.646), and NN (AUC=0.706; CA=0.645) were the best predictive machine learning techniques of Twitter users' moods when compared to other machine learning techniques. With the Pythagorean tree, it was determined that the best predictor variable of Twitter users’ emotional states towards healthcare marketing was the word ‘favorite’. Future studies are suggested to be planned to cover a longer time to understand temporal changes better and provide a deeper perspective. Additionally, using a larger dataset is recommended to enhance the generalizability of analyses and contribute to the applicability of findings to a broader audience.