The Use Of Sentiment And Emotion Analysis With Correspondence Analysis: Examination Of Opinions Towards Motherhood In Türkiye

Abstract

Social media and internet usage continues to increase significantly every year in all societies around the world. People, at any time, easily share their feelings and comments about different events and situations that they encounter in daily life with the outside world through social media platforms. Twitter is considered as a leading social media platform in this regard. In this study, Twitter data is used to examine attitudes and feelings towards motherhood in Türkiye. This data is analyzed first by Sentiment analysis and then in line with the information obtained in the light of this analysis, Correspondence analysis is used. Specifically, first, sentiment and emotion analysis is performed on the collected text data in the light of different location and time information criteria. Afterwards, contingency tables are constructed according to the sentiment categories obtained by the sentiment analysis, and the results on which provinces and in which time intervals the attitudes towards motherhood are similar or different are obtained by the help of correspondence analysis. This study is the first one in the literature that uses sentiment and emotion analysis results for correspondence analysis. Thus, it also contributes to the literature in terms of being a unique study at the point of examining the information obtained from unstructured (text) data with one of the classical statistical analysis techniques.

Keywords

• Social Media
• Twitter
• Sentiment Analysis
• Emotion Analysis
• Correspondence Analysis
• Multiple Correspondence Analysis
• Motherhood

Duygu Ve His Analizi İle Uyum Analizinin Birlikte Kullanımı: Türkiye’de Annelik Hakkındaki Görüşlerin İncelenmesi

Abstract

Sosyal medya ve internet kullanımı, dünya üzerindeki tüm toplumlarda belirgin olarak her geçen yıl artmaya devam etmektedir. İnsanlar, günlük hayatta karşılaştıkları farklı olaylar ve durumlar karşısındaki duygularını, hislerini ve yorumlarını sosyal medya platformları aracılığı ile her an kolay bir şekilde dış dünya ile paylaşmaktadırlar. Twitter bu konuda lider olan bir sosyal medya platformu olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’de anneliğe yönelik tutum ve hisleri incelemek amacıyla Twitter verisi kullanılmıştır. Bu veri, Duygu ve His Analizi ve sonrasında bu analiz ışığında elde edilen bilgi doğrultusunda Uyum Analizi ile incelenmiştir. Detaylı açıklanacak olursa öncelikle toplanan metinlere, farklı konum ve farklı zaman bilgisi ışığında Duygu Analizi ve His Analizi yapılmıştır. Elde edilen duygu ve his kategorilerine göre olumsallık tabloları oluşturulmuş ve bu tablolara uygulanan Uyum Analizi ve Çoklu Uyum Analizi ile anneliğe yönelik tutumların hangi illerde ve hangi zaman aralıklarında birbiri ile benzerlik gösterdiğine yahut birbirlerinden farklılaştığına dair sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışma, literatürde Duygu Analizi ve His Analizi sonuçlarının Uyum Analizi için kullanıldığı ilk çalışmadır. Böylece yapılandırılmamış (metin) veriden elde edilen bilginin, klasik istatistiksel analiz tekniklerinden biri ile incelenmesi ve sonuçlarının değerlendirilmesi noktasında örnek bir çalışma olarak literatüre katkı sağlamaktadır.

Keywords

• Sosyal Medya
• Twitter
• Duygu Analizi
• His Analizi
• Uyum Analizi
• Çoklu Uyum Analizi
• Annelik.

References

1. Alpar, R. (2013), Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler (4. Baskı), Detay Yayıncılık, Ankara, Türkiye.
2. Aman, S. ve Szpakowicz, S. (2007), Identifying expressions of emotion in text, International Conference on Text, Speech and Dialogue, 196–205.
3. Boynukalin, Z. ve Karagoz, P. (2013), Emotion analysis on Turkish texts, Information Sciences and Systems, 159–168, Springer.
4. Capdevila, R., Dann, C., Lazard, L., Roper, S. ve Locke, A. (2022), # mothersday: Constructions of motherhood and femininity in social media posts, Feminism & Psychology, 32(3), 336-356.
5. Delen, D. ve Crossland, M. D. (2008), Seeding the survey and analysis of research literature with text mining, Expert Systems with Applications, 34(3), 1707-1720.
6. Feldman, R. (2013), Techniques and applications for sentiment analysis, Communications of the ACM, 56(4), 82-89.
7. Greeanacre, M. (1993), Correspondence Analyses in Practice, Second Edition New York, Academiz Press.
8. Greenacre, M. ve Blasius, J. (2006), Multiple Correspondence Analysis and Related Methods, Chapman & Hall/CRC, UK.

9. Gupta V. ve Lehal, G. S. (2009), A survey of text mining techniques and applications, Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 1(1), 60-76.
10. Jockers, M. L. (2015), Syuzhet: Extract sentiment and plot arcs from text, Retrieved October, 21, 2015.
11. Jockers, M.L. ve Rosamond, T. (2020), Text Analysis with R: For Students of Literature, Springer Nature Switzerland, 2nd ed. Cham, Switzerland.Kandıran, E., Gumus, B. ve
12. Özer, M. A. (2022), Covid-19 pandemi sürecinde uzaktan eğitimin twitter yansımalarının duygu analizi. International Journal of Social Sciences and Education Research, 8(3), 228-242.
13. Kim, H. (2022), Sentiment Analysis: Limits and Progress of the Syuzhet Package and Its Lexicons, Digital Humanities Quarterly,16(2).
14. Malhotra, S., Chaudhary, K. ve Alam, M. (2022), Modeling the use of voice based assistant devices (VBADs): A machine learning base an exploratory study using cluster analysis and correspondence analysis. International Journal of Information Management Data Insights, 2(1), 100069.
15. Mathur, A., Kubde, P. ve Vaidya, S. (2020), Emotional analysis using twitter data during pandemic situation: Covid-19. 5th international conference on communication and electronics systems (ICCES), IEEE, 845-848.
16. Medhat, W., Hassan, A. ve Korashy, H. (2014), Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams engineering journal, 5(4), 1093-1113.
17. Mencarini, L., Hernández Farias, D. I., Lai, M., Patti, V., Sulis, E. ve Vignoli, D. (2019), Happy parents' tweets: An exploration of Italian Twitter data using sentiment analysis, Demographic Research, 40(25), 693-724.
18. Özdamar, K. (2013), Paket programlar ile istatistiksel veri analizi: 2. cilt (9. Baskı). Nisan Kitabevi, Eskişehir.
19. Polat, H. ve Ağca, Y. (2022), Tripadvisor kullanıcılarının Türkçe ve İngilizce yorumları kapsamında duygu analizi yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi, Abant sosyal bilimler dergisi, 22(2), 901-916.
20. You, Q. (2016), Sentiment and Emotion Analysis for Social Multimedia: Methodologies and Applications. In Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia (MM’'16),1445–1449, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA.
21. Sab, S. (2022), Seçili havalimanlarının sosyal medya platformları kullanımlarının çoklu uyum analizi, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Teknik Üniversitesi, Eskişehir, Türkiye.
22. Suner, A. ve Çelikoğlu, C. C. (2008), Uygunluk analizinin benzer çok değişkenli analiz yöntemleri ile karşılaştırılması, İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 1(1), 9-15.
23. Şahinaslan, Ö., Dalyan, H. ve Şahinaslan, E. (2022), Naive Bayes Sınıflandırıcısı Kullanılarak YouTube Verileri Üzerinden Çok Dilli Duygu Analizi, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(2), 221-229.
24. Tokcaer, S. (2021), Türkçe Metinlerde Duygu Analizi, Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(63), 1514-1534.
25. Twitter API. (2020), https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api, Erişim Tarihi:2023.
26. Uçan, A. ve Akçapınar Sezer, E. (2020), Türkçe bilgisayarlı dil bilimi çalışmalarında his analizi, Türk Dili Araştırmaları Yıllığı-Belleten, 70 (Aralık), 193-210.
27. Uzungören N. (2007), Uyum analizinin teorik esasları ve regresyon analizi ile benzerliğinin grafiksel boyutta karşılaştırılması, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (18).
28. Vo, B.K. H. ve Collier, N. I. G. E. L. (2013), Twitter emotion analysis in earthquake situations, International Journal Computation Linguistics and Applications, 4(1), 159-173.