Twitter Üzerindeki İslamofobik Twitlerin Duygu Analizi ile Tespiti

Abstract

İnternet kullanımının artmasıyla daha çok erişilebilir hale gelen sosyal ağlar insanların çeşitli konular hakkındaki duygu ve görüşlerini paylaştığı mecralar haline gelmiştir. Dijital ortamda var olan verinin yüzde 90’ı geçen 2 yılda oluşturulmuştur. Fakat bu veriler üzerinde geleneksel yollarla analizler yapmak günler hatta aylar sürebilmektedir. Bu sebeple makine öğrenmesi yöntemleriyle sosyal ağlar üzerinden duygu analizleri yapılması tercih edilmektedir. Bu çalışmada Twitter üzerindeki tweetlerin İslamofobik olup olmadığı duygu analizi ile öğrenilmeye çalışılmıştır. Çalışmada Lineer ridge regresyonu ve Naive Bayes Sınıflandırıcı ile eğitilen modeller üzerinden precision, Recall, F1 ölçütlerinde hesaplamalarda bulunulmuştur. Sonuç olarak pozitif Tweetler için Ridge modelinde Naive Bayes sınıflandırıcıya göre daha iyi sonuçlar alınmış ve Ridge Regresyonunda %96,3 , Naive Bayes Sınıflandırıcıda %95.3 oranında doğru  sonuca ulaşılmıştır.

Keywords

• Duygu Analizi,İslamofobi,Twitter

References

1. [1] Buzzi, M. C., Buzzi, M., & Leporini, B. (2011, September). Web 2.0: Twitter and the blind. In Proceedings of the 9th ACM SIGCHI Italian Chapter International Conference on Computer-Human Interaction: Facing Complexity (pp. 151-156). ACM.
2. [2] Pak, A., & Paroubek, P. (2010, May). Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining. In LREc (Vol. 10, No. 2010, pp. 1320-1326).
3. [3]http://www.internetlivestats.com/one-second/#tweets-band
4. [4] Bermingham, A., & Smeaton, A. (2011). On using Twitter to monitor political sentiment and predict election results. In Proceedings of the Workshop on Sentiment Analysis where AI meets Psychology (SAAIP 2011) (pp. 2-10).
5. [5] Tumasjan, A., Sprenger, T. O., Sandner, P. G., & Welpe, I. M. (2010). Predicting elections with twitter: What 140 characters reveal about political sentiment. Icwsm, 10(1), 178-185.
6. [6] Fang, X., & Zhan, J. (2015). Sentiment analysis using product review data. Journal of Big Data, 2(1), 5.
7. [7] Sadilek, A., Kautz, H. A., & Silenzio, V. (2012, June). Modeling Spread of Disease from Social Interactions. In ICWSM (pp. 322-329).
8. [8] Kshirsagar, R., Cukuvac, T., McKeown, K., & McGregor, S. (2018). Predictive Embeddings for Hate Speech Detection on Twitter. arXiv preprint arXiv:1809.10644.

9. [9] Watanabe, H., Bouazizi, M., & Ohtsuki, T. (2018). Hate speech on twitter: A pragmatic approach to collect hateful and offensive expressions and perform hate speech detection. IEEE Access, 6, 13825-13835.
10. [10] Er, T., & Ataman, K. (2008). İslamofobi ve Avrupa’da birlikte yaşama tecrübesi üzerine. Uludağ Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 17(2).
11. [11] AYDIN, M. Z. (2008). Belçika'da İslamofobi ve Müslümanlara Yönelik Ayrımcılik. Cumhuriyet Üniversitesi İlâhiyat Fakültesi Dergisi, 12(1), 7-32.
12. [12] Çebi, M. S. (2015). İsviçre’deki Minare Karşıtı Referandum Afişlerinde İslamofobi’nin Söylemsel İnşası. Bilig/Türk Dünyası Sosyal Bilimler Dergisi, (73), 99-140.
13. [13] HAFEZ, F. (2007). Avusturya Özgürlük Partisi FPÖ’nün Sağcı Popülizminin Bir Aracı Olarak İslamofobi. Şu kitapta: Haz. Kadir CANATAN ve Özcan HIDIR. Batı Dünyasında İslamofobi ve Anti-İslamizim. Ankara: Eski Yeni Yayınları, 355-372.
14. [14] Yavuzcan, İ. H. (2007). Almanya’da İslamofobi. Batı Dünyasında İslamofobi ve Anti-İslamizm içinde, ed. Canatan, Kadir-Hıdır, Özcan, Eskiyeni Yayınları, Ankara.
15. [15] Kwak, H., Lee, C., Park, H., & Moon, S. (2010, April). What is Twitter, a social network or a news media?. In Proceedings of the 19th international conference on World wide web (pp. 591-600). AcM.
16. [16] https://www.alexa.com/siteinfo/twitter.com
17. [17] Kofler, M. (2001). What Is MySQL?. In MySQL (pp. 3-19). Apress, Berkeley, CA.
18. [18] Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., ... & Vanderplas, J. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of machine learning research, 12(Oct), 2825-2830.
19. [19] Culotta, A., Kumar, N. R., & Cutler, J. (2015, January). Predicting the Demographics of Twitter Users from Website Traffic Data. In AAAI (pp. 72-78).
20. [20] Go, A., Huang, L., & Bhayani, R. (2009). Twitter sentiment analysis. Entropy, 17, 252.
21. [21] Powers, D. M. (2011). Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation.