Bir sosyal ağdan alınan verilerin anlamsal kutuplandırılması

Bu tez çalışmasında twitter kullanıcılarının atmış olduğu tweetlerden yararlanarak internet üzerinde dolaşan kirli ve düzensiz bilginin daha elveririşli hale getirilmesi amaçlanıştır. Günümüzde sosyal ağ kullanımının artması ve kullanıcıların yoğun talep göstermesi paylaşılan içeriklerin kontrolünü gündeme getirmiştir. Kötü niyetli kişilerin algı yönetimi, provakasyon, sahtekarlık amaçlı metinlerin önüne geçilmesi mevcut verileri sınıflandırma fikrini ortaya çıkarmıştır. Sınıflandırmadan kasıt verinin toplumun etik değerleri, dil ve lehçe göz önüne alınarak anlamsal olarak olumlu, olumsuz, nötr olarak belirtilmesidir. Bu yüzden analiz amaçlı NodeXL ile Twitter üzerinden alınan datalar gereksiz kelime ve noktalama işaretlerinden arındırılmış, yanlış yazımlar, lehçe farklılıkları elimine edilmiştir. Yapılandırma aşamasından sonra tweetler daha doğru sonuçlar alınabilmesi adına herbir tweet beş farklı gönüllü tarafından olumlu, olumsuz, nötr olarak etiketlenip sayı değeri yüksek olan etiket değeri sonuç olarak kabul edilmiştir. Hazırlanan data seti knime programı yardımıyla kullanılan kelime sıklığına göre özellik vektörleri oluşturulup 70'a 30 oranında öğrenme ve tahmin grupları DVM(Destek Vektör Makineleri), Naive Bayes, Karar Ağaçları algoritmalarıyla sınıflandırılmıştır. Son aşamada ise ağ ilişkilerinin anlam üzerindeki etkisi araştırılmıştır.