On twitter data analysis

Teknolojinin gelişmesi ile internet ceplerimize kadar inmiştir ve yeniliklerde beraberinde gelmiştir. Sosyal medya internetin gelişmesi ile çok önemli bir medya aracı olmuştur. Bu mecrayı dünyanın her yerinden insanlar kullandıkları için büyük bir veri kaynağı oluşmuştur. Twitter bu veri oluşumunun büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Metin madenciliği ile Twitter'daki işlenmemiş metinleri alıp ön işlemelerden geçirip yapılandırılmış halini alabiliriz. Metnin yapılandırılmış halini aldıktan sonra duygu analizi kısmına geçilir. Duygu analizi bir metnin kelimelerinin verdiği duyguya göre pozitif, negatif ya da nötr diye puanlama yapar. Metnin geneline bakarak bu metnin genel olarak pozitif yönü mü daha ağırlıklı yoksa negatif yönü mü buna karar veririz. Bu tezde Twitter'dan çektiğimiz verilerin önce metin madenciliği daha sonra duygu analizi yapılmıştır. Twitter'ın Covid19 ve datamining hashtagleri adı altındaki tweetleri developer hesabı açılarak rahatlıkla çekilebilir. Yaklaşık bir ay boyunca çekilen verilerin metin madenciliği yapıldı ve daha sonra duygu analizi basamağına geçildi ve verilerin duygu puanlarına bakıldı. Metin madenciliği ve duygu analizi yapılırken Python yazılım dilinden ve Jupyter Notebook'tan yararlanıldı. Tezin uygulama bölümünde Python kodlamaları ile veriyi nasıl çektiğimizden, hangi tarih aralığının kullanıldığından, verilerin ön işlemesi için yazdığımız kodlardan bahsedilmiştir.