SENTIMENT ANALYSIS WITH TWITTER DATA ON BITCOIN

Year 2021, Volume: 22 Issue: 4, 19 - 30, 23.12.2021

Gözde Koca

https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.988262

Cited By: 3

Abstract

Cryptocurrencies have become an important part of financial system since the first Bitcoin appeared in 2009. Especially recently, it has started to occupy the agenda more about its position in the society and its future expectations by bringing about potential changes in the financial system. This agenda is seen on social media sites. In this study, sentiment analysis of Tweets about #Bitcoin on Twitter was examined. Orange Data Mining program was used for this. As a result, It has been observed that there is a predominant sense of joy about Bitcoin and that investors feel happy when they buy Bitcoin.

Keywords

Sentiment Analysis, Twitter, Bitcoin, Data Mining, Orange Data Mining

BITCOIN ÜZERİNE TWITTER VERİLERİ İLE DUYGU ANALİZİ

Abstract

Kripto para birimleri 2009 yılında ilk Bitcoin'in ortaya çıkışından bu yana finansal sistemin önemli bir parçası haline gelmiştir. Özellikle de son zamanlarda finansal sistem içerisinde potansiyel değişiklikler meydana getirerek, toplumsal karşılığı ve gelecekteki beklentileri hakkında daha çok gündemi meşgul etmeye başlamıştır. Bu gündem sosyal medya sitelerinde daha çok görülmektedir. Bu çalışmada da Twitter’da #Bitcoin olarak atılan Tweetlerin duygu analizi incelenmiştir. Bunun için Orange Data Mining programı kullanılmıştır. Sonuç olarak; Bitcoin konusunda baskın bir sevinç duygusunun olduğu ve yatırımcıların Bitcoin aldıklarında kendilerini mutlu hissettikleri görülmüştür.

Keywords

Duygu Analizi, Twitter, Bitcoin, Veri Madenciliği, Orange Data Mining

References

• Abraham, J., Higdon, D., Nelson, J., & Ibarra, J. (2018). Cryptocurrency price prediction using tweet volumes and sentiment analysis. SMU Data Science Review, 1 (3), 1-21.
• Aktan, S. (2021, Nisan 14). Kripto para piyasasının toplam değeri dünyanın en değerli şirketi olan Apple'ı geçti. [Erişim Tarihi: 28.08.2021, https://tr.euronews.com/2021/04/14/kripto-para-piyasas-n-n-toplam-degeri-dunyan-n-en-degerli-sirketi-olan-apple-gecti]
• Algorithmia (2016, Ağustos 11). What is natural language processing? Introduction to NLP, [Erişim Tarihi: 24.08.2021, https://algorithmia.com/blog/introduction-natural-language-processing-nlp]
• Cointelegraph Türkçe (2021). White Paper Nedir ve Nasıl Yazılır? [Erişim Tarihi: 28.08.2021, https://tr.cointelegraph.com/ico-101/what-is-a-white-paper-and-how-to-write-it]
• Hale, T. (2017, Temmuz 26). How Much Data Does The World Generate Every Minute? [Erişim Tarihi: 25.08.2021, https://www.iflscience.com/technology/how-much-data-does-the-world-generate-every-minute/]
• Hutto, C., & Gilbert, E. (2014). Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text. In Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media (Vol. 8, No. 1).
• Jain, A., Tripathi, S., Dwivedi, H. D., & Saxena, P. (2018). Forecasting price of cryptocurrencies using tweets sentiment analysis. In 2018 eleventh international conference on contemporary computing (IC3) (pp. 1-7). IEEE.
• Kara, S. (2017). Teknoloji ve Toplumsal Değişim İlişkisinin Sosyal İnşa Kuramı Bağlamında İncelenmesi. Dört Öge, 6 (12), 117-131.
• Kemp, S. (2021, Temmuz 23). Digital 2021: Global Overview Report [Erişim Tarihi: 25.08.2021, https://datareportal.com/reports/digital-2021-global-overview-report]
• Kraaijeveld, O., & De Smedt, J. (2020). The predictive power of public Twitter sentiment for forecasting cryptocurrency prices. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 65, 101188.
• Li, T. R., Chamrajnagar, A. S., Fong, X. R., Rizik, N. R., & Fu, F. (2019). Sentiment-Based Prediction of Alternative Cryptocurrency Price Fluctuations Using Gradient Boosting Tree Model. Front. Phys. 7:98. doi: 10.3389/fphy.2019.00098
• Miraz, M. H., & Ali, M. (2018). Applications of blockchain technology beyond cryptocurrency. arXiv preprint arXiv:1801.03528.
• Nakamoto, S. (2009). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System [Erişim Tarihi: 28.08.2021, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf]
• Orangedatamining.com (2021). Get Started [Erişim Tarihi: 25.08.2021, https://orangedatamining.com/getting-started/]
• Quora (2017, Aralık 22). Social Media Research Is Playing An Important Role In The Development Of Personalized Healthcare [Erişim Tarihi: 25.08.2021, https://www.forbes.com/sites/quora/2017/12/22/social-media-research-is-playing-an-important-role-in-the-development-of-personalized-healthcare/?sh=5c3339287377]
• Smith, K. (2020, Ocak 2). 60 Incredible and Interesting Twitter Stats and Statistics. Brandwatch [Erişim Tarihi: 25.08.2021, https://www.brandwatch.com/blog/twitter-stats-and-statistics/]
• Symeonidis, S., Effrosynidis, D., & Arampatzis, A. (2018). A comparative evaluation of pre-processing techniques and their interactions for twitter sentiment analysis. Expert Systems with Applications, 110, 298-310.
• Twitter (2021). Twitter’ı Kullanma [Erişim Tarihi: 28.08.2021, https://help.twitter.com/tr/using-twitter]
• Üzer, B. (2017). Sanal Para Birimleri. (Yayımlanmamış Uzmanlık Yeterlik Tezi). Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası, Ödeme Sistemleri Genel Müdürlüğü, Ankara.
• Wikipedia (2021a). Bot (robot) [Erişim Tarihi: 24.08.2021, https://tr.wikipedia.org/wiki/Bot_(robot)]
• Wikipedia (2021b). Microblogging [Erişim Tarihi: 28.08.2021, https://en.wikipedia.org/wiki/Microblogging]
• Wikipedia (2021c). Twitter [Erişim Tarihi: 28.08.2021, . https://tr.wikipedia.org/wiki/Twitter]
• Zhang, Y., Lyu, H., Liu, Y., Zhang, X., Wang, Y., & Luo, J. (2020). Monitoring depression trend on Twitter during the COVID-19 pandemic. arXiv preprint arXiv:2007.00228.