Öz
İnternet erişiminin artması ve altyapının güçlenmesiyle kullanıcı sayılarında artış yaşayan sosyal ağlar insanların farklı konulardaki duygu ve düşüncelerini paylaştığı platformlar haline gelmiştir. Dijital ortamda bulunan verilerin yüzde %90’dan fazlası sadece son 2 yılda oluşmuştur. Veri hacmindeki bu devasa artış sosyal ağlardaki verilerden kanaat çıkarımının geleneksel yollarla yapılmasını imkânsız kılmaktadır. Bunun yerine makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla çözümler geliştirilmektedir. Bu çalışmada da duygu analizi kullanılarak Paris ve Christchurch terör saldırılarının Twitter üzerindeki İslamofobik söyleme etkisi çalışılmıştır. Çalışmada İslamofobik tweetler için özelleşmiş bir sınıflandırıcı olarak Python programlama dili kullanılmıştır. Çalışma sonucunda elde edilen bulgulara göre, Müslümanların hedef alındığı Yeni Zelanda’da saldırı öncesinde dünya genelindeki İslamofobik söylem yüzdesi %45 iken, saldırı sonrasında bu %35,5’e inmiş; İslam yanlısı söylem ise %39,4’dan %42,4’ye ulaşmıştır. Paris saldırısı sonrasında ise İslamofobik söylem %26,7’den %37,5 seviyesine çıkmış, İslam yanlısı söylem %39,4’den %30,3’e inmiştir. Bulgular, nötr görüşün her saldırının sonrasında belirli bir yöne doğru evrildiğini de göstermiştir.