Research Article
BibTex RIS Cite

Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı

Year 2024, Volume: 9 Issue: 2, 175 - 184, 29.08.2024
https://doi.org/10.29128/geomatik.1417673

Abstract

Antarktika bulunduğu konum ve iklim özellikleri sebebiyle insanların aktif olarak yaşamadığı bir kıtadır. Bu nedenle Antarktika kıtasındaki coğrafi bilgi üretimi farklı açılardan kısıtlıdır. Geleneksel haritalama teknolojileri olarak kabul edilen uzaktan algılama, fotogrametri ve yersel ölçme yöntemleri ile Antarktika dijital veri tabanına katkı sunulmaktadır. Bu tekniklerin yanı sıra, son 10 yılda yeni haritalama teknolojileri ortaya çıkmıştır. İnsanı bulunduğu çevreyi algılayan bir sensör olarak tanımlayan bu teknolojiler “kitle kaynaklı haritalama” olarak adlandırılmaktadır. Sosyal medya platformları, sunduğu kitle kaynaklı veriler ve üretilen bilgi çıkarım algoritmaları sayesinde bu yeni haritalama teknolojisine katkı vermektedir. Ancak sosyal medya kaynağında üretilen veriler veri miktarı, tamlığı, yanlılığı gibi konularda düzenli veri üretilen teknolojilere göre belirsizlikler içermektedir. Sosyal medyanın düzensiz veri yapısı ve veri kalitesindeki belirsizlikleri, üretilen bilgi çıkarım algoritmalarında değişikliklere neden olmakta ve üretilen sonuçların anlamlılığı da tartışılmaktadır. Bu çalışmada Antarktika kıtası için toplanan sosyal medya verileri üretilen metin bazlı bilgi çıkarım algoritması ve sonuçları tartışılmakta ve ilk defa Antarktika kıtası için metin ve konum bazlı bilgi çıkarım algoritması sunulmaktadır. Aynı zamanda bu çalışmanın önerdiği sosyal medya veri analiz yöntemleri veri azlığı olan, karma doğal dil kullanılan bölgelerde coğrafi yer adlarının çıkarılması ve konuşulan güncel konuların haritalanması için tekrarlanabilir.

Project Number

TÜBİTAK KUTUP 1001 (Proje No: 122Y193)

References

  • Anbaroğlu, B. (2017). Gönüllü coğrafi bilgi: Mekansal bilişim çalışmalarına web 2.0 devrinde yeni bir yaklaşım. Harita Dergisi, 158, 1-9.
  • Anbaroğlu, B., Güllüoğlu, N., Bilgin, G., & Aydınoğlu, A. Ç. (2021). Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi Ulaşım Veri Temasının Katılımcı Coğrafi Bilgi Yaklaşımıyla Güncellenmesi. Geomatik, 6(2), 115-123. https://doi.org/10.29128/geomatik.714493
  • Basiri, A., Haklay, M., Foody, G., & Mooney, P. (2019). Crowdsourced geospatial data quality: Challenges and future directions. International Journal of Geographical Information Science, 33(8), 1588-1593. https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1593422
  • Batrinca, B., & Treleaven, P. C. (2015). Social media analytics: a survey of techniques, tools and platforms. Ai & Society, 30, 89-116. https://doi.org/10.1007/s00146-014-0549-4
  • Benoit, K., Muhr, D., & Watanabe, K. (2021). Stopwords: Multilingual stopword lists. R package version, 2.
  • Bilgi, S., Gulnerman, A. G., Arslanoğlu, B., Karaman, H., & Öztürk, Ö. (2019). Complexity measures of sports facilities allocation in urban area by metric entropy and public demand compatibility. International Journal of Engineering and Geosciences, 4(3), 141-148. https://doi.org/10.26833/ijeg.540180
  • Calafiore, A., Palmer, G., Comber, S., Arribas-Bel, D., & Singleton, A. (2021). A geographic data science framework for the functional and contextual analysis of human dynamics within global cities. Computers, Environment and Urban Systems, 85, 101539. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101539
  • Chauhan, P., Sharma, N., & Sikka, G. (2021). The emergence of social media data and sentiment analysis in election prediction. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12, 2601-2627. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02423-y
  • Cvetojevic, S., Juhasz, L., & Hochmair, H. (2016). Positional accuracy of twitter and instagram images in urban environments. GI_Forum, 1, 191-203. https://doi.org/10.1553/giscience2016_01_s191
  • Çınar, N. (2023). R ile Twıtter verisi analizi: Veri toplama, sosyal ağ analizi ve metin analizi aşamaları. Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 13(1), 193-224. https://doi.org/10.7456//11301100/014
  • Flanagin, A. J., & Metzger, M. J. (2008). The credibility of volunteered geographic information. GeoJournal, 72, 137-148. https://doi.org/10.1007/s10708-008-9188-y
  • Gengeç, A. G. G. (2023). Exploring crowdsourcing accountability for mapping Antarctica: a case study using 5 years of social media data. Turkish Journal of Earth Sciences, 32(8), 1041-1051. https://doi.org/10.55730/1300-0985.1892
  • Gulnerman, A. G., Gengec, N. E., & Karaman, H. (2016). Review of public tweets over Turkey within a pre-determined time. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4, 153-159. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-4-W1-153-2016
  • Gulnerman, A. G., Karaman, H., & Basiri, A. (2021). New age of crisis management with social media. Open Source Geospatial Science for Urban Studies: The Value of Open Geospatial Data, 131-160. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58232-6_8
  • Gülnerman, A. G., & Karaman, H. (2020). Sosyal medyanın gönüllü coğrafi veri olarak kullanımı ve sosyal medya verilerinden coğrafya sözlüğü üretimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(2), 276-286. https://doi.org/10.35414/akufemubid.667397
  • Hacar, M., & Gökgöz, T. (2021). A new approach for matching road lines using efficiency rates of similarity measures. International Journal of Engineering and Geosciences, 6(3), 146-156. https://doi.org/10.26833/ijeg.791324
  • Heipke, C. (2010). Crowdsourcing geospatial data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(6), 550-557. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.06.005
  • Irfan, R., King, C. K., Grages, D., Ewen, S., Khan, S. U., Madani, S. A., ... & Li, H. (2015). A survey on text mining in social networks. The Knowledge Engineering Review, 30(2), 157-170. https://doi.org/10.1017/S0269888914000277
  • Liu, Y., Yuan, Y., & Zhang, F. (2020). Mining urban perceptions from social media data. Journal of Spatial Information Science, (20), 51-55. https:/doi.org/10.5311/JOSIS.2020.20.665
  • Lomborg, S., & Bechmann, A. (2014). Using APIs for data collection on social media. The Information Society, 30(4), 256-265. https://doi.org/10.1080/01972243.2014.915276
  • Matsuoka, K., Skoglund, A., Roth, G., de Pomereu, J., Griffiths, H., Headland, R., ... & Melvær, Y. (2021). Quantarctica, an integrated mapping environment for Antarctica, the Southern Ocean, and sub-Antarctic islands. Environmental Modelling & Software, 140, 105015. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105015
  • Ooms, J. (2023). cld3: Google's Compact Language Detector 3 (Version 1.6.0).
  • Pebesma, E. J. (2018). Simple features for R: standardized support for spatial vector data. R J., 10(1), 439.
  • Psyllidis, A. (2020). Sensing the city through new forms of urban data. In Seeing the City: Interdisciplinary Perspectives on the Study of the Urban, 56-69. Amsterdam University Press.
  • Senaratne, H., Mobasheri, A., Ali, A. L., Capineri, C., & Haklay, M. (2017). A review of volunteered geographic information quality assessment methods. International Journal of Geographical Information Science, 31(1), 139-167. https://doi.org/10.1080/13658816.2016.1189556
  • Stock, K. (2018). Mining location from social media: A systematic review. Computers, Environment and Urban Systems, 71, 209-240. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.05.007
  • Taşkanat, T., Karaağaç, A., Beşdok, E., & Bostancı, B. (2018). Kentsel sorunların yönetimi için bir gönüllü coğrafi bilgi mobil uygulaması geliştirilmesi. Geomatik, 3(1), 84-91. https://doi.org/10.29128/geomatik.371144
  • Tennekes, M. (2018). tmap: Thematic Maps in R. Journal of Statistical Software, 84, 1-39. https://doi.org/10.18637/jss.v084.i06
  • Tsou, M. H., Zhang, H., & Jung, C. T. (2017). Identifying data noises, user biases, and system errors in geo-tagged twitter messages (Tweets). Social and Information Networks. https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.02433
  • URL-1: https://medium.com/rakuten-rapidapi/top-10-social-media-apis-twitter-facebook-instagram-and-many-more-5c13262c61fe
  • URL-2: https://twitter.com/XDevelopers/status/1621026986784337922
  • URL-3: https://www.add.scar.org/
  • URL-4: https://www.comnap.aq/antarctic-facilities-information
  • URL-5: https://iaato.org/information-resources/data-statistics/
  • Wang, L., & Gan, J. Q. (2017). Prediction of the 2017 French election based on Twitter data analysis. 2017 9th Computer Science and Electronic Engineering (CEEC), 89-93. https://doi.org/10.1109/CEEC.2017.8101605
Year 2024, Volume: 9 Issue: 2, 175 - 184, 29.08.2024
https://doi.org/10.29128/geomatik.1417673

Abstract

Project Number

TÜBİTAK KUTUP 1001 (Proje No: 122Y193)

References

  • Anbaroğlu, B. (2017). Gönüllü coğrafi bilgi: Mekansal bilişim çalışmalarına web 2.0 devrinde yeni bir yaklaşım. Harita Dergisi, 158, 1-9.
  • Anbaroğlu, B., Güllüoğlu, N., Bilgin, G., & Aydınoğlu, A. Ç. (2021). Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi Ulaşım Veri Temasının Katılımcı Coğrafi Bilgi Yaklaşımıyla Güncellenmesi. Geomatik, 6(2), 115-123. https://doi.org/10.29128/geomatik.714493
  • Basiri, A., Haklay, M., Foody, G., & Mooney, P. (2019). Crowdsourced geospatial data quality: Challenges and future directions. International Journal of Geographical Information Science, 33(8), 1588-1593. https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1593422
  • Batrinca, B., & Treleaven, P. C. (2015). Social media analytics: a survey of techniques, tools and platforms. Ai & Society, 30, 89-116. https://doi.org/10.1007/s00146-014-0549-4
  • Benoit, K., Muhr, D., & Watanabe, K. (2021). Stopwords: Multilingual stopword lists. R package version, 2.
  • Bilgi, S., Gulnerman, A. G., Arslanoğlu, B., Karaman, H., & Öztürk, Ö. (2019). Complexity measures of sports facilities allocation in urban area by metric entropy and public demand compatibility. International Journal of Engineering and Geosciences, 4(3), 141-148. https://doi.org/10.26833/ijeg.540180
  • Calafiore, A., Palmer, G., Comber, S., Arribas-Bel, D., & Singleton, A. (2021). A geographic data science framework for the functional and contextual analysis of human dynamics within global cities. Computers, Environment and Urban Systems, 85, 101539. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101539
  • Chauhan, P., Sharma, N., & Sikka, G. (2021). The emergence of social media data and sentiment analysis in election prediction. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12, 2601-2627. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02423-y
  • Cvetojevic, S., Juhasz, L., & Hochmair, H. (2016). Positional accuracy of twitter and instagram images in urban environments. GI_Forum, 1, 191-203. https://doi.org/10.1553/giscience2016_01_s191
  • Çınar, N. (2023). R ile Twıtter verisi analizi: Veri toplama, sosyal ağ analizi ve metin analizi aşamaları. Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 13(1), 193-224. https://doi.org/10.7456//11301100/014
  • Flanagin, A. J., & Metzger, M. J. (2008). The credibility of volunteered geographic information. GeoJournal, 72, 137-148. https://doi.org/10.1007/s10708-008-9188-y
  • Gengeç, A. G. G. (2023). Exploring crowdsourcing accountability for mapping Antarctica: a case study using 5 years of social media data. Turkish Journal of Earth Sciences, 32(8), 1041-1051. https://doi.org/10.55730/1300-0985.1892
  • Gulnerman, A. G., Gengec, N. E., & Karaman, H. (2016). Review of public tweets over Turkey within a pre-determined time. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4, 153-159. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-4-W1-153-2016
  • Gulnerman, A. G., Karaman, H., & Basiri, A. (2021). New age of crisis management with social media. Open Source Geospatial Science for Urban Studies: The Value of Open Geospatial Data, 131-160. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58232-6_8
  • Gülnerman, A. G., & Karaman, H. (2020). Sosyal medyanın gönüllü coğrafi veri olarak kullanımı ve sosyal medya verilerinden coğrafya sözlüğü üretimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(2), 276-286. https://doi.org/10.35414/akufemubid.667397
  • Hacar, M., & Gökgöz, T. (2021). A new approach for matching road lines using efficiency rates of similarity measures. International Journal of Engineering and Geosciences, 6(3), 146-156. https://doi.org/10.26833/ijeg.791324
  • Heipke, C. (2010). Crowdsourcing geospatial data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(6), 550-557. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.06.005
  • Irfan, R., King, C. K., Grages, D., Ewen, S., Khan, S. U., Madani, S. A., ... & Li, H. (2015). A survey on text mining in social networks. The Knowledge Engineering Review, 30(2), 157-170. https://doi.org/10.1017/S0269888914000277
  • Liu, Y., Yuan, Y., & Zhang, F. (2020). Mining urban perceptions from social media data. Journal of Spatial Information Science, (20), 51-55. https:/doi.org/10.5311/JOSIS.2020.20.665
  • Lomborg, S., & Bechmann, A. (2014). Using APIs for data collection on social media. The Information Society, 30(4), 256-265. https://doi.org/10.1080/01972243.2014.915276
  • Matsuoka, K., Skoglund, A., Roth, G., de Pomereu, J., Griffiths, H., Headland, R., ... & Melvær, Y. (2021). Quantarctica, an integrated mapping environment for Antarctica, the Southern Ocean, and sub-Antarctic islands. Environmental Modelling & Software, 140, 105015. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105015
  • Ooms, J. (2023). cld3: Google's Compact Language Detector 3 (Version 1.6.0).
  • Pebesma, E. J. (2018). Simple features for R: standardized support for spatial vector data. R J., 10(1), 439.
  • Psyllidis, A. (2020). Sensing the city through new forms of urban data. In Seeing the City: Interdisciplinary Perspectives on the Study of the Urban, 56-69. Amsterdam University Press.
  • Senaratne, H., Mobasheri, A., Ali, A. L., Capineri, C., & Haklay, M. (2017). A review of volunteered geographic information quality assessment methods. International Journal of Geographical Information Science, 31(1), 139-167. https://doi.org/10.1080/13658816.2016.1189556
  • Stock, K. (2018). Mining location from social media: A systematic review. Computers, Environment and Urban Systems, 71, 209-240. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.05.007
  • Taşkanat, T., Karaağaç, A., Beşdok, E., & Bostancı, B. (2018). Kentsel sorunların yönetimi için bir gönüllü coğrafi bilgi mobil uygulaması geliştirilmesi. Geomatik, 3(1), 84-91. https://doi.org/10.29128/geomatik.371144
  • Tennekes, M. (2018). tmap: Thematic Maps in R. Journal of Statistical Software, 84, 1-39. https://doi.org/10.18637/jss.v084.i06
  • Tsou, M. H., Zhang, H., & Jung, C. T. (2017). Identifying data noises, user biases, and system errors in geo-tagged twitter messages (Tweets). Social and Information Networks. https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.02433
  • URL-1: https://medium.com/rakuten-rapidapi/top-10-social-media-apis-twitter-facebook-instagram-and-many-more-5c13262c61fe
  • URL-2: https://twitter.com/XDevelopers/status/1621026986784337922
  • URL-3: https://www.add.scar.org/
  • URL-4: https://www.comnap.aq/antarctic-facilities-information
  • URL-5: https://iaato.org/information-resources/data-statistics/
  • Wang, L., & Gan, J. Q. (2017). Prediction of the 2017 French election based on Twitter data analysis. 2017 9th Computer Science and Electronic Engineering (CEEC), 89-93. https://doi.org/10.1109/CEEC.2017.8101605
There are 35 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Geospatial Information Systems and Geospatial Data Modelling, Geographical Information Systems (GIS) in Planning
Journal Section Araştırma Makalesi
Authors

Ayşe Giz Gülnerman Gengeç 0000-0002-9163-6068

Fevzican Karakuş 0009-0007-4149-4050

Necip Enes Gengeç 0000-0001-7857-8986

Himmet Karaman 0000-0003-4923-3561

Hasan Hakan Yavaşoğlu 0000-0002-3139-4327

Burcu Özsoy 0000-0003-4320-1796

Project Number TÜBİTAK KUTUP 1001 (Proje No: 122Y193)
Early Pub Date August 15, 2024
Publication Date August 29, 2024
Submission Date January 10, 2024
Acceptance Date February 13, 2024
Published in Issue Year 2024 Volume: 9 Issue: 2

Cite

APA Gülnerman Gengeç, A. G., Karakuş, F., Gengeç, N. E., Karaman, H., et al. (2024). Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı. Geomatik, 9(2), 175-184. https://doi.org/10.29128/geomatik.1417673
AMA Gülnerman Gengeç AG, Karakuş F, Gengeç NE, Karaman H, Yavaşoğlu HH, Özsoy B. Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı. Geomatik. August 2024;9(2):175-184. doi:10.29128/geomatik.1417673
Chicago Gülnerman Gengeç, Ayşe Giz, Fevzican Karakuş, Necip Enes Gengeç, Himmet Karaman, Hasan Hakan Yavaşoğlu, and Burcu Özsoy. “Metin Ve Konum Bazlı Sosyal Medya Analizleriyle Antarktika’yı Haritalama yaklaşımı”. Geomatik 9, no. 2 (August 2024): 175-84. https://doi.org/10.29128/geomatik.1417673.
EndNote Gülnerman Gengeç AG, Karakuş F, Gengeç NE, Karaman H, Yavaşoğlu HH, Özsoy B (August 1, 2024) Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı. Geomatik 9 2 175–184.
IEEE A. G. Gülnerman Gengeç, F. Karakuş, N. E. Gengeç, H. Karaman, H. H. Yavaşoğlu, and B. Özsoy, “Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı”, Geomatik, vol. 9, no. 2, pp. 175–184, 2024, doi: 10.29128/geomatik.1417673.
ISNAD Gülnerman Gengeç, Ayşe Giz et al. “Metin Ve Konum Bazlı Sosyal Medya Analizleriyle Antarktika’yı Haritalama yaklaşımı”. Geomatik 9/2 (August 2024), 175-184. https://doi.org/10.29128/geomatik.1417673.
JAMA Gülnerman Gengeç AG, Karakuş F, Gengeç NE, Karaman H, Yavaşoğlu HH, Özsoy B. Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı. Geomatik. 2024;9:175–184.
MLA Gülnerman Gengeç, Ayşe Giz et al. “Metin Ve Konum Bazlı Sosyal Medya Analizleriyle Antarktika’yı Haritalama yaklaşımı”. Geomatik, vol. 9, no. 2, 2024, pp. 175-84, doi:10.29128/geomatik.1417673.
Vancouver Gülnerman Gengeç AG, Karakuş F, Gengeç NE, Karaman H, Yavaşoğlu HH, Özsoy B. Metin ve konum bazlı sosyal medya analizleriyle Antarktika’yı haritalama yaklaşımı. Geomatik. 2024;9(2):175-84.