Twitter sentiment analysis of Ikea

Duygu analizi, metinsel verileri sınıflandırmak için kullanılan doğal bir dil işleme tekniğidir. Artan miktarda tarihsel çevrimiçi metin verilerinin altında yatan bilgileri elde ederek karar vermeyi geliştirmek için kullanılan makine öğrenimindeki ana yaklaşımlardan biridir. Bu tez projesinde, insanların IKEA ürünlerine ilişkin algısını analiz etmek için duygu analizi yöntemi uygulanmıştır. Genel olarak bu çalışmanın bir parçası olarak, Twitter platformundan 60.000 tweet toplandı. Tweetlerin polaritesini tahmin ettikten sonra, kullanıcıların IKEA ürünleri üzerindeki polaritesini araştırmak için kategorilere ayrılmıştır. Polariteyi tahmin etmek için çoklu makine öğrenimi yöntemleri kullanıldı ve RoBERTa 0,70 ile en yüksek doğruluğa ve 0,7023 ile f1 puanına sahipti. Ancak Naive Bayes de iyi bir performans sergiledi. 0,65 doğruluk ve 0,65 f1 skoru ile. Öte yandan, KNN ve BERT gibi geleneksel makine öğrenimi algoritmaları düşük performans gösteriyor. Bu çalışmanın sonuçları, IKEA ile ilgili kullanıcı tutumlarını, algılarını ve görüşlerini dikkate alan gelecekteki performans analizi hakkında bir prototip sunmaktadır. Bu amaca yönelik olarak, sosyal medyada sık görülen kullanıcı ruh hali değişikliklerinin nedenini araştırmak için keşifsel veri analizi deneyleri yapılarak akademik bir yaklaşım izlenmiştir