Veri madenciliği teknikleri ile hava yolu firmalarının tweetleri üzerinden duygu analizi

Teknoloji ve internetin durmadan gelişmesinin doğal bir sonucu olarak bunların hayatımızın ayrılmaz birer parçaları haline gelmesi, beraberinde sosyal medya platformlarının artmasına sebep olmuştur. İnsanların düşüncelerini paylaşabildiği sosyal medya platformlarında büyük miktarda yapısal olmayan veri birikmektedir. Bu büyük verilerin çok fazla yer kaplaması ve yapısal olmaması sebepleriyle analiz edilmesi zorlaşmaktadır. Yapısal olmayan bu tür metin verileri analizi için duygu analizi kavramı ortaya çıkmıştır. Duygu analizi, verilerdeki duygu, düşünce ve o konu hakkındaki duygunun analiz edilerek olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılmasını hedeflemektedir. Günümüzde firmaların müşteri memnuniyetini yakından takip etmeleri, müşterinin durumunu değerlendirmeleri avantajdan çok mecburiyet halini almıştır. Müşterinin durumunu değerlendirebilmek, reklam kampanyalarını takip edebilmek, yeni ürünlerin piyasadaki yorumlarını değerlendirip sonuç almak için önceden sıkça uygulanan anket çalışmaları uzun sürç gerektirmekte ve kesin sonuçlar verememektedir. Bundan dolayı müşterilerin kendilerini samimi ve açık olarak ifade edebildikleri sosyal medya platformlarındaki büyük veriler duygu analizi için daha iyi ve güncel sonuçlar vermektedir. Bu tez çalışmasında sosyal medya platformu Twitter'da, iki hava yolu firması için belirli tarihler arasında atılan Türkçe tweetler elde edilip incelenmiştir. Bu işlemler yapılırken Twitter'daki verilerin genellikle imlâ kurallarına uyulmamasından dolayı, tweetler ön işlemden geçirilmiş ve düzenlenmiştir. Düzeltilen tweetler olumlu, olumsuz ve nötr olarak; klasik sınıflandırma yöntemlerinden Yapay Sinir Ağı, K En Yakın Komşu, Bayes, Destek Vektör Makinaları ve yeni popüler yöntem olan Derin Öğrenme kullanılarak otomatik sınıflandırılmıştır. Klasik sınıflandırma yöntemleri ile son yıllarda popüler olan derin öğrenme yönteminin analiz sonuçları karşılaştırılmıştır.