Terörizm içerikli online sosyal yorumların duygu analizi ve fikir madenciliği

Duygu analizi, insanların konuştukları veya yazdıkları şeyler hakkındaki duygularını ortaya çıkarmak için kullanılmıştır. Duygu analizi, Cümleyi oluşturan pozitif ve negatif duygu terimlerinin frekansları hesaplanarak yapılan bir metin madenciliği yöntemidir. Bu araştırmada, metin birimlerinin olumsuz ve olumlu değerlerinin sıklığının, bir terör saldırısından sonra tepki duygusunu keşfetme alanı gibi bazı alanlarda içerikleri hakkında yeterli olduğunu söylemiyoruz. Bu tezde, duygu analizi, konu modelleme ve bulanık mantık sistemi arasında bir melez olan bir model önerdik. Bu model, 2017 yılında Londra ve Barselona'da meydana gelen neredeyse aynı iki terörist saldırının tepkileri üzerine değerlendirildi. Reaksiyon veri setleri Twitter'dan toplandı. İlk olarak, tweet içeriğinin anlambiliminin saldırının her biri ile nasıl ilişkili olduğunu anlamak için tweet içeriğinin ön analizi yapıldı. daha sonra reaksiyonların ana konuları insan kararıyla LDA konu modelleme algoritması kullanılarak çıkarılmıştır. Fikir kelimelerini puanlamak için kullanılan sözlük yaklaşımı, tweetlerdeki tüm görüş kelimelerinin, görüş sözlüğündeki kelimelerle eşleştirilerek tanımlandığı tweetlerden oluşmaktadır. Daha sonra polariteyi belirlemek ve tweet'i duygusal sınıflandırma için etiketlemek için bir bulanık mantık sistemi kullanıldı. POS ve N-gram olarak özellikler çıkarılmıştır. Son olarak, tweet'lerin duygusallığını sınıflandırmak için farklı makine öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre, insanların tepkileriyle ilgili konuların konuyla ilgili olduğu ve metindeki gerçek duyguları önemli ölçüde tahmin etmeye yardımcı olabileceği sonucuna varılmıştır.