Abstract
The technical development process in Türkiye is progressing rapidly, comparable to in other countries globally. The majority of individuals allocate a significant portion of their time engaging in virtual environments facilitated by technical devices such as smartphones, tablets, and PCs. Social media platforms offer individuals novel virtual worlds where they are able to express themselves, participate in social interactions, exhibit their ideas, participate in gaming activities, and acquire knowledge. Due to these attributes, there exist several potential disadvantages associated with the more prevalent social media. Legal approaches are being analyzed to effectively manage these possible concerns. The study's objective is to penalize those accountable for spreading deceptive information, referred to as the Social Media Act. This law is a component of the regulations that will be enforced starting from 1 January 2023, and it entails imprisonment ranging from one to three years. To obtain individuals' sentiments and viewpoints on article 29, stipulates that the punishment for offenses committed through the act of hiding one's genuineidentity would be augmented by fifty percent (Resmî Gazete, 2022). In order to achieve this objective, a research was carried out utilizing the Twitter and YouTube, both of which are major social media platforms. A total of 18,723 comments havebeen posted on YouTube through a developer account for both social media platforms, while 15,581 tweets were shared on Twitter throughout the period from 13 October to 21 December 2022. Analyses performed using the open source R programming language have identified the most commonly occurring words related to the social media law in the context of text mining. The research reveals that the words "law, social media, and censorship" are the most frequently used on Twitter and YouTube. Additionally, individuals' sentiments towards this topic are predominantly neutral.
References
- Akgül, E. S., Ertano, C. & Diri, B. (2016). Sentiment analysis with Twitter. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22 (2), 106-110.
- Bermingham, A., Conway, M., McInerney, L., O'Hare, N., & Smeaton, A.F. (2009).
- Combining Social Network Analysis and Sentiment Analysis to Explore the Potential for Online Radicalisation. 2009 International Conference on Advances in Social Network Analysisand Mining, 231-236.
- Demir, Ö., Baban Chawai, A. İ. & Doğan, B. (2019). Türkçe Metinlerde Sözlük Tabanlı Yaklaşımla Duygu Analizi ve Görselleştirme. International Periodical of Recent Technologies in Applied Engineering, 1 (2), 58-66.
- Hovy, E.H. (2015). What are Sentiment, Affect, and Emotion? Applying the Methodology of Michael Zock to Sentiment Analysis. In: Gala, N., Rapp, R., Bel-Enguix, G. (eds) Language Production, Cognition, and the Lexicon. Text, Speech and Language Technology, vol 48. Springer,Cham.
Abstract
Dünya genelinde olduğu gibi Türkiye özelinde de teknolojik gelişim süreci hızla devam etmektedir. İnsanlar, zamanlarının çoğunluğunu sanal bir dünya içerisinde telefon, tablet, bilgisayar gibi teknolojik araçlar ile geçirmektedir. Sosyal medya platformları, insanlara kendilerini ifade edip, sosyalleşebilecekleri, fikirlerini sunabilecekleri, oyun oynayabilecekleri ve eğitim alabilecekleri yeni yaşam alanları sağlamaktadır. Bu özellikleri sayesinde popülaritesi gittikçe artan sosyal medyanınbazı olası olumsuzlukları da bulunmaktadır. Bu olası tehditlerin kontrol altında tutulabilmesi için yasal uygulamalar üzerinde çalışılmaktadır. Belirtilenler doğrultusunda bu çalışmanın amacı, 1 Ocak 2023 tarihinde yürürlüğe giren düzenlemelerde yer alan sosyal medya yasası olarak bilinen “Halkı yanıltıcı bilgiyi alenen yayma suçunda bulunanlar bir yıldan üç yıla kadar hapis cezasıyla cezalandırılacaktır. Gerçek kimliğini gizleyerek işlenen suçlarda ise ceza yarı oranında artacaktır” (Resmî Gazete, 2022) şeklinde olan 29. maddeye yönelik insanların duygu ve düşüncelerini ortaya koymaktır. Bu amaçla, sosyal medya uygulamaları arasında bulunan Twitter ve YouTubekullanılarak bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Belirtilen her iki sosyal medya uygulaması için geliştirici hesabı kullanılmış YouTube için 18 bin 723 yorum, Twitter için 15 bin 581 tweet 13 Ekim ile 21 Aralık2022 tarihleri arasında çekilmiştir. Açık kaynak kodlu R programlama dili kullanılarak gerçekleştirilen analizlerde, metin madenciliği kapsamında sosyal medya yasası ile en çok tekrar edilen kelimeler bulunmuş, duygu analizi yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre Twitter ve YouTube’da en çok tekrar eden kelimeler “yasa, sosyal medya ve sansür” şeklinde sıralanırken kullanıcıların konu hakkındaki duygularının da “nötr” olarak çıktığı tespit edilmiştir.
References
- Akgül, E. S., Ertano, C. & Diri, B. (2016). Sentiment analysis with Twitter. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22 (2), 106-110.
- Bermingham, A., Conway, M., McInerney, L., O'Hare, N., & Smeaton, A.F. (2009).
- Combining Social Network Analysis and Sentiment Analysis to Explore the Potential for Online Radicalisation. 2009 International Conference on Advances in Social Network Analysisand Mining, 231-236.
- Demir, Ö., Baban Chawai, A. İ. & Doğan, B. (2019). Türkçe Metinlerde Sözlük Tabanlı Yaklaşımla Duygu Analizi ve Görselleştirme. International Periodical of Recent Technologies in Applied Engineering, 1 (2), 58-66.
- Hovy, E.H. (2015). What are Sentiment, Affect, and Emotion? Applying the Methodology of Michael Zock to Sentiment Analysis. In: Gala, N., Rapp, R., Bel-Enguix, G. (eds) Language Production, Cognition, and the Lexicon. Text, Speech and Language Technology, vol 48. Springer,Cham.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Communication Technology and Digital Media Studies |
| Journal Section | Makaleler |
| Authors | |
| Publication Date | December 30, 2023 |
| Submission Date | December 16, 2023 |
| Acceptance Date | December 25, 2023 |
| Published in Issue | Year 2023 Volume: 3 Issue: 2 |
