Makine öğrenmesi teknikleriyle kripto para duygu analizi

İlk kripto para birimi olan Bitcoin'in çıkması ile birlikte hayatımıza giren kripto para kavramı finansal yönden pek çok yeniliği beraberinde getirmektedir. Daha önce bilinmeyen pek çok kavram kripto paraların çıkması ve yaygınlaşması ile birlikte konuyla ilgilenen insanlar tarafından merak edilip araştırılmaktadır. Kripto paralara olan yönelimlerin ve araştırmaların artması ile birlikte daha çok insan tarafından konu ile ilgili yazılar yazılmakta ve duygu ve düşünceler uzun metinlerden ziyada birkaç kelimeden oluşan kısa cümleler ile platformlarda anlık olarak paylaşılmaktadır. Bunun sonucunda kripto paralar ile ilgili metin verilerinin sayıları artmakta ve gün geçtikçe metin verileri büyük veri kaynağı haline gelmektedir. Büyük veri kaynağı haline gelen kripto para paylaşımları, verilerin duygularını analiz edip sınıflandırarak kripto para piyasası ile ilgilenen insanlar için piyasanın yönü hakkında bilgi verme isteğini doğurmuştur. Duygu analizi çalışmaları pek çok konu başlığı için tercih edilebilmektedir. Literatürdeki çalışmalara bakıldığında ise kripto paralar ile ilgili duygu analizi yapılan çalışmalar mevcuttur. Fakat yabancı metinler kullanılarak yapılan çalışmalar Türkçe dilinde yapılan çalışmalara kıyasla oldukça fazladır ve yapılan çalışmalarda ele alınan kripto para çeşitliliği genellikle çok azdır. Bu tez çalışmasında Bitcoin, Ethereum, Solana, Ripple, Avalanche, Chiliz, Bitcicoin kripto paraları ile NFT-DeFi teknolojileri hakkında Twitter platformu üzerinden paylaşılan metin parçaları kullanılarak bir duygu analizi çalışması yapılmaya çalışılmıştır. Bunun için derin öğrenme algoritmalarından CNN, RNN, LSTM ve GRU algoritmaları kullanılarak sınıflandırma doğruluğu, duyarlılık, geri çağırma ve F-ölçütü metrikleri için sonuçlar alınmıştır. Daha sonra ABCDM, AC-BiLSTM, AGCNN, ARC, ATTPooling, CAT-BiGRU, CNN-GRU, CRNN, HAN, IWV, SS-BED, Ağaç-BLSTM, Ağaç-LSTM ve WCNNLSTM hibrit mimarileri kullanılarak sonuçlar alınmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.