Veri madenciliği ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak salgın hastalıklarda tutum, davranış ve bilgi kirliliğinin belirlenmesi

Günümüzde bilgi toplumunun unsurlarını hayatın her alanında görmek mümkündür. Bu durum veri üretimi istatistiklerine net bir şekilde yansımaktadır. 2012 rakamları ile dünyada günlük 2.5 Kentirilyon byte veri üretilmektedir. Bu çapta büyük veriyi işleme, transfer etme gibi işlerin tümüne Büyük veri (Big Data) adı verilmektedir. Alanında uzman olmayan kişilerin; herhangi bir deneyime dayalı olmayan, bir akıl ve mantık süzgecinden geçirilmemiş bazı şeyleri, doğru bir bilgi gibi insanların kullanımına sunması da "bilgi kirliliği" denilen kavramı günümüzde ortaya çıkarmıştır. Denetimsiz bir mecra olan internette, doğruluğu ispat edilmemiş ve güvenirliği sorgulanmayan, kaynağı belirsiz her şeyi aklına geldiği gibi yazarak bunu gerçek bir bilgi gibi paylaşması sonucunda; değerli ve yararlı bilgiye erişmek oldukça zor hâle gelmiştir. Bu bilgi kirliliğinin sağlık yönetimi üzerine olan negatif etkilerinin araştırılması, bu negatif etkilere karşı akılcı önlemler alınması sağlık yönetimini kolaylaştırabilir. En güncel örnek olarak covid 19 pandemisi süresince uzman olmayan kişiler tarafından bilinçsizce veya kasıtlı olarak sosyal medya mecralarında paylaşılan kaynaksız bilgiler salgın yönetimini zorlaştırmıştır. Anılan sebepler doğrultusunda bu alanda bilgi kirliliğini tespit edip azaltmaya yarayacak algoritmalar denemek ve bu doğrultuda analiz çalışmaları yapmak problemin çözümü açısından faydalı olabilir. Çalışmamızda veri madenciliği teknikleri kullanılarak sosyal medyada (Twitter) paylaşılan bilgilerin salgın ve sağlık yönetimi açısından etkileri araştırılmıştır. Bilgi kirliliğinin toplum sağlığına etkileri programlama dilleri vasıtasıyla internet tabanlı sosyal mecralardan toplanan verilerle analiz edilmeye çalışılmış ve etkileri sunulmuştur.