Sosyal Medya Alanında Yazılan Büyük Veri Konulu Tezlerin Metin Madenciliğiyle İncelenmesi

Year 2022, , 191 - 208, 24.07.2022

Sadullah Çelik , Fatma Zeren

https://doi.org/10.55842/talid.1115782

Cited By: 1

Abstract

Metinler, birçok konuda yararlı bilgiler içerebilir. Metinleri analiz etmek, insanların daha iyi kararlar vermesine, daha etkili işler yapmasına ve daha fazla bilgiye ulaşmasına yardımcı olabilir. Sosyal medya gibi zengin kaynaklardan elde edilen veriler, bu metinlere ait büyük verilerdir. Bu verileri anlamak ve yorumlamak için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Metin madenciliği ve veri analitiği gibi teknikler, en çok kullanılan yöntemlerdir. Ayrıca, bu metin verilerinin içerdiği bilgiyi ortaya çıkarabilmek için yapılandırılmış verilerden daha fazla veriye ihtiyaç duyulabilir. Bu çalışmada, Türkiye’de hazırlanmış sosyal medyadan sağlanan büyük veri yaklaşımı ile ilgili lisansüstü tezler incelenmiştir. Bu tezler, çeşitli anabilim dalları tarafından hazırlanmıştır ve bu nedenle büyük metinler ile ilgili pek çok boyut incelenmiştir. Bu bağlamda bu tezlerden bazılarına dair kısa özetler sunulmuştur. En fazla bilgisayar mühendisliği alanında konu ile ilgili tez yazıldığı gözlenmiştir. Ancak bu tezlerin nitelikleri birbirinden ayrışmaktadır. Bir kısmında hedef yazılım boyutuna yönelik olurken, bir kısmında ise sosyal medya informasyonu hakkında analiz yapılmasına yöneliktir. Bilgisayar mühendisliğinden sonra en fazla iletişim alanındaki çeşitli anabilim dallarında çok fazla tez yazılmıştır. Yıllara göre büyük veri konusunda yazılan tez sayısının giderek attığı gözlemlenmiştir. Çalışmada metin madenciliği yöntemi kullanılarak 2008-2022 yılları arasında yazılmış tezlere kelime analizi yapılmıştır. Analiz sonucunda tezlerin kelime dağılımlarının kuvvet yasası dağılımına uygun olduğu bulunmuştur.

Keywords

Büyük Veri, Sosyal Medya, Kuvvet Yasası Dağılımı, Kelime Bulutu, Aşırı Odaklanma

Supporting Institution

Yok

Project Number

Yok

Thanks

Yok

The Analysis of Graduate Studies on Big-Data on Social Media through Text Mining

Abstract

Texts may contain useful information on many topics. Analyzing texts can help people make better decisions, do more effective work, and access more information. Data obtained from rich sources such as social media constitute big data belonging to these texts. Various methods are employed to understand and interpret these data. Among them, text mining and data analytics are the most widely used techniques. In addition, there may be need for more data than available through structured data to excavate the information contained in a given text data. This article examines graduate theses prepared in Turkey employing big data approach obtained from social media. These studies have been prepared by various departments and hence big data has been examined from various aspects. In this regard, this
paper provides brief summaries of some these theses. The findings reveal that the majority of related theses were written in the field of computer engineering. However, their characteristics differ from each other. While some target the software aspects, others analyze social media information. The next most popular field is the various departments in the field of communications. It has been observed that the number of theses written on big data has increased over the years. This study has applied word analysis on theses written between 2008 and 2022 through the text mining method. The results confirm the congruity of the word distribution in theses to the power law distribution. The overall findings point to the problem of excessive focus in theses.

Keywords

Big Data, Social Media, Power Law Distribution, Word Cloud, Excessive Focus.

Project Number

Yok

References

• Aaron Clauset, Cosma Rohilla Shalizi and M. E. J. Newman, “Power-Law Distributions in Empirical Data” SIAM Review, 2009, 51 (4): 661–703.
• Álvaro Corral, Gemma Boleda and Ramon Ferrer-i-Cancho, “Zipf’s Law for Word Frequencies: Word Forms versus Lemmas in Long Texts” PLOS ONE, 2015, 10 (7).
• Anıl Durmuşahmet, “Ekonomi Politik Yaklaşım Çerçevesinde Yeni Medyanın Büyük Veri Üzerinden İncelenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Halkla İlişkiler ve Tanıtım Anabilim Dalı, 2019.
• Ayhan Ünlü, “Habermasçı Kamusal Alanın İmkânı: Sosyal Medya Üzerine Bir İnceleme”, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Siyaset Bilimi Ve Kamu Yönetimi Anabilim Dalı, 2020.
• Ayten Ayşenur Şentürk, “Coğrafi Konumu Etiketli Sosyal Medya Görselleri ile Kentsel Kimlik Analizi: Kadıköy Moda Örneği, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Kentsel Tasarım Anabilim Dalı, 2019.
• Brian McNair, AN Introduction to Political Communication, Routledge, 2017.
• Burcu Karaöz,”Büyük Veri Ve İşletme Analitiği: Sosyal Medya Ve Duygu Analizi İle Bir Öngörü Modeli”, Doktora Tezi , İstanbul Üniversitesi, İşletme Anabilim Dalı- Sayısal Yöntemler Bilim Dalı,2018.
• Chei Sian Lee and Long Ma, “News Sharing in Social Media: The Effect of Gratifications and Prior Experience”, Computers in Human Behavior, 2012, 28 (2): 331–39.
• Dandan Tao, Pengkun Yang, and Hao Feng, “Utilization of Text Mining as a Big Data Analysis Tool for Food Science and Nutrition” Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 2020, 19 (2): 875–94.
• Dilek Şahinci, “Yapay Zekâ ve Reklamcılığın Geleceği”, Doktora Tezi, Radyo-Televizyon- Sinema Anabilim Dalı, İstanbul Üniversitesi, 2021.
• Doyd Danah and Kate Crawford, “Critical Questions for Big Data.” Information, Communication & Society, 2012, 15 (5): 662–79.
• Duygu Furuncu, “Haber Üretim Pratikleri Bağlamında Veri Gazeteciliği: Türkiye’deki Gazetecilerin Veri Gazeteciliğine Yaklaşımı”, Doktora Tezi, İletişim Bilimleri Anabilim Dalı, Maltepe Üniversitesi, 2019.
• Elif Tiryaki “Açık Kaynak İstihbaratında Sosyal Medya Kullanımının Analizi”, İstihbarat Çalışmaları Anabilim Dalı, Millî Savunma Üniversitesi, 2020.
• Emre Cihan Ateş, “Önleyici Kolluk Faaliyetleri Kapsamında Sosyal Medyada Veri Madenciliği: Suçları Önlemek İçin Twitter Analytic’i Kullanma”, Doktora Tezi, Disiplinlerarası Adli Bilimler, Ankara Üniversitesi, 2021.
• Erdem Başhan, “Gelişen İletişim Teknolojileriyle Değişen Anlatım Yolları Üzerinden Yeni Medyanın İncelenmesi”, Radyo TV Sinema Anabilim Dalı, İstanbul Üniversitesi, 2020.
• Esra Demiroğlu, “Sosyal Medyada Online Tüketici Yorumlarının Performansını Öngörme”, Yüksek Lisans Tezi, Strateji Bilimi Anabilim Dalı, Gebze Teknik Üniversitesi, 2021.
• Fatih Aykul “Veri Madenciliği Teknikleri ile Hava Yolu Firmalarının Tweetleri Üzerinden Duygu Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Yönetim Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı, Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, 2019.
• Fikriye Ataman, “Büyük veri Tabanlı Sistemlerde Duygu Analizine Yönelik Bir Uygulama: Avrupa’ Daki Twitter Kullanıcılarının Mülteci Algısı”, İstatistik Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, 2020.
• Gamze Yıldız Erduran, “Online Müşteri Şikayetlerinin Veri Madenciliği ile İncelenmesi”, Doktora Tezi, Trakya Üniversitesi, İşletme Anabilim Dalı, 2017.
• George Firican, “The 10 Vs of Big Data. Transforming Data with Intelligence”, February 18, 2017. 10.04.2022, https://tdwi.org/articles/2017/02/08/10-vs-of-big-data.aspx.
• Gökay Yılmaz, “E-Ticaret Sistemlerinde Yapılan Ürün Yorumlarının Metin Madenciliği Uygulaması ile İncelenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2021.
• Gözde Bozkurt, Sosyal Medyada Rasyonel Olmayan Yatırımcı Eğilimlerinin Nitel Tercih Modelleriyle Belirlenmesi: Twitter Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Ekonometri Anabilim Dalı, Marmara Üniversitesi, 2018.
• Gunasekaran Manogaran, Chandu Thota and Daphne Lopez, “Human-Computer Interaction With Big Data Analytics”, In Research Anthology on Big Data Analytics, Architectures, and Applications, 2022, 1578–96.
• Güneş Çalık, “İnternet Kullanıcılarının Ürün Satın Alma Eğiliminin Veri Madenciliği Algoritmaları ile Tahmin Edilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Endüstri Mühendisliği, Sakarya Üniversitesi, 2019.
• Gürsakal, Necmi ve Sadullah Çelik, “Büyük Veri ve Pazarlama”, Birinci Baskı, Bursa: Dora Yayınevi, 2021.
• Han Jiawei and K.C.-C. Chang, “Data Mining for Web Intelligence”, Computer, 2002, 35 (11): 64–70.
• IBM, “What Is Text Mining?”, November 16, 2020, 15.04.2022, https://www.ibm.com/cloud/learn/text-mining. Issenberg.
• Jayanthi Ranjan, “The 10 Vs of Big Data Framework in the Context of 5 Industry Verticals”, PRODUCTIVITY, 2019, 59 (4): 324–42.
• Jeffrey Heer and Danah Boyd “Vizster: Visualizing Online Social Networks”, In IEEE Symposium on Information Visualization, 2005, 32–39.
• Judith S. Hurwitz, “Alan Nugent, Fern Halper and Marcia Kaufman, “How to Ensure the Validity, Veracity, and Volatility of Big Data.” March 26, 2016, 10.04.2022, https://www.dummies.com/article/technology/information-technology/data-science/big data/how-to-ensure-the-validity-veracity-and-volatility-of-big-data-167357/.
• Kaan Toprak, “Metin Madenciliği Yöntemleri Kullanarak İllere Göre Haber Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Anabilim Dalı, 2018.
• Khondoker Zahidul Hossain Choyan, “Güney Çin Denizi Politikaları Üzerine Twitter Verileriyle Duygu Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği, Konya Teknik Üniversitesi, 2021.
• Mereena Thomas, “A Review Paper on BIG Data”, International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 2015, 2 (9).
• Mısra Gül, “Dijital Bir Terim Olarak Sosyal Çöplüğün Tanımlanması ve Tüketici Davranışlarına Etkisi”, Yüksek Lisans Tezi, Işık Üniversitesi, İşletme Anabilimdalı, 2018.
• Muhammed Salih Karakaşlı, “Sosyal Medyada Büyük Veri Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2020.
• Muhammed Şen, “Sosyal Medyadan Elde Edilen Büyük Veri Baz Alınarak Sosyal Olay Analizi Gerçekleme”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Anabilim Dalı, 2016.
• Murat Taşyürek, “Büyük Verilerin Analizi İçin Coğrafik Ağırlıklı Regresyon Yaklaşımlarının Geliştirilmesi”, Doktora Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Erciyes Üniversitesi, 2020.
• Mustafa Ahmed Mahmood, “Sentiment Analysis In Data Of Twitter Using Machine Learning Algorithms”, Altınbas Unıversity, 2019.
• Nagham Saeed and Laden Husamaldin, “Big Data Characteristics (V’s) in Industry”, Iraqi Journal of Industrial Research, 2021, 8 (1): 1–9.
• Neşe Gülmez “Üniversite Kariyer Merkezi Hizmetlerinde Dijital Platform ve Sosyal Medya Kullanımının Etkisi”, Doktora Tezi, Yönetim ve Organizasyon Bilim Dalı, Marmara Üniversitesi, 2021.
• Nubar İbrahimzade, Türkiye’de Halkla İlişkiler Alanında Büyük Verinin Kullanımı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Halkla İlişkiler Anabilim Dalı, 2017.
• Nurdan Kayım, “Yapay Zekanın Halkla İlişkiler Uygulamalarındaki Yeri”, Doktora Tezi, Halkla İlişkiler Anabilim Dalı, İstanbul Üniversitesi, 2021.
• Oğuz Kuş, “Suriyeli Mültecilerin Sosyal Entegrasyonunda Halkla İlişkilerin Rolü”, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Halkla İlişkiler ve Tanıtım Anabilim Dalı, 2019.
• Onur Can Sert, “Dinamik Sosyal Ağlarda Akan ve Çok Boyutlu Veri Üzerinden Analiz ve Tahmin Yapılması”, Doktora Tezi, Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2020.
• Onur Erkan, “Kentsel Değişimin Konum Tabanlı Sosyal Medya Ağları ile İncelenmesi: Taksim Meydanı Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, Kentsel Tasarım Anabilim Dalı, İstanbul Teknik Üniversitesi, 2019.
• Onur Ertürk, “Dizi Distopyasından Açık Hava Hapishanesine: Sosyal Skor Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi, Radyo-Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı, 2019.
• Onur Sevli, “Yapısal Olmayan Verilerin Büyük Veri Analizi ile İşlenmesi ve Yapısal Olan Verilerle İlişkilendirilmesi Yönelik Bir Platform: Sosyal Medya Temelli Tavsiye Motoru Geliştirme”, Doktora Tezi, Bilgisayar Mühendisliği, Süleyman Demirel Üniversitesi, 2016.
• Onurcan Güden, Hakikat Sonrası Dönemde Siyasal İletişim Yönetimini Yeniden Düşünmek Üzere Niteliksel Bir Araştırma, Yüksek Lisans Tezi, İletişim Anabilim Dalı, Galatasaray Üniversitesi, 2020.
• Orkun Güneş, “Türkiye’de Siyasal Partilerin Seçim Kampanyalarında Büyük Veri Kullanımı Üzerine Niteliksel Bir Araştırma”, İletişim Anabilim Dalı- Stratejik İletişim Yönetimi, Galatasaray Üniversitesi, 2021.
• Philip M. Napoli, “Special Issue Introduction: Big Data and Media Management”, International Journal on Media Management, 2016, 18 (1): 1–7.
• Raghav Toshniwal, Ghosh Kanishka Dastidar and Asoke Nath, “Big Data Security Issues and Challenges” International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering (IJIRAE), 2015, 2 (2): 2349–2163.
• Saatviga Sudhahar, Giuseppe A Veltri, and Nello Cristianini, “Automated Analysis of the US Presidential Elections Using Big Data and Network Analysis”, Big Data & Society, 2015, 2 (1).
• Sadık Ahmet Çavuşoğlu “Sosyal Medya Platformlarında Veri Gizliliği Politikaları”, Yeni Medya ve Gazetecilik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans, Üsküdar Üniversitesi, 2020.
• Sadullah Çelik, “Metin Madenciliği ile Shakespeare Külliyatının İncelenmesi”, MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2020, 1343–57.
• SAS, “Big Data: What It Is and Why It Matters | SAS.”, April 30, 2022, 13.04.2022, https://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html.
• Sasha, “How Obama’s Team Used Big Data to Rally Voters ”, MIT Technology Review, December 19, 2012, 16.03.2022, https://www.technologyreview.com/2012/12/19/114510/how obamas-team-used-big-data-to-rally-voters/.
• Seda Perihan Oflas, “Büyük Veri Teknolojisi Çağında Kullanıcı Verilerinin Gizlilik ve Mahremiyetine İlişkin Sosyolojik Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Sosyoloji Anabilim Dalı, Hacettepe Üniversitesi, 2020.
• Sedat Öztürk, Sosyal Medya ve Arama Motorları Trend Karşılaştırması, Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği, 2019.
• Serbest Ziyanak, “Web Sunucu Loglarının Web Madenciliği Yöntemleri ile Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Yüzüncü Yıl Üniversitesi, İstatistik Anabilim Dalı, 2017.
• Shahnawaz and Parmanand Astya, “Sentiment Analysis: Approaches and Open Issues”, In 2017 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA), 2017, 154–58.
• Sinan Kul, “Türkçe Tweetlerin Analiz Edilebilmesi İçin Hadoop/Hıve Kullanan Melez Bir Sistemin Geliştirilmesi”, Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi, Yönetim Bilişim Anabilim Dalı, 2018.
• Steven T. Piantadosi, “Zipf’s Word Frequency Law in Natural Language: A Critical Review and Future Directions” Psychonomic Bulletin & Review, 2014, 21 (5): 1112–30.
• Suhail Sami Owais and Nada Sael Hussein, “Extract Five Categories CPIVW from the 9V’s Characteristics of the Big Data”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2016, 7 (3).
• Tamer Türegün, “Büyük Verinin Yeni Medya Sanatında Kullanımı; Veri Resmi ve Veri Heykeli”, Beykent Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, İletişim ve Tasarım Anasanat Dalı, 2020.
• Tohid Javadı, Sosyal Ağlarda Yapay Zekâ ile Veri Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, 2019.
• Uğur Mertoğlu, “Türkçe İçin Sahte Haber Tespit Modelinin Oluşturulması”, Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi, 2020.
• Vasfi Tataroğlu, “Derin Öğrenmeye Dayalı Sosyal Medya Profillemesi”, Pamukkale Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2019.
• Vasile-Daniel Păvăloaia, Elena-Mădălina Teodor, Doina Fotache and Magdalena Danileţ, “Opinion Mining on Social Media Data: Sentiment Analysis of User Preferences” Sustainability, 2019, 11 (16): 4459.
• Vaughan, “What Is Data? - Definition from WhatIs.Com”, July 2019. 16.04.2022, https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data.
• Vikas K Vijayan, K. R. Bindu and Latha Parameswaran, “A Comprehensive Study of Text Classification Algorithms”, In 2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), 2017, 1109–13.
• Yanchang Zaho and Yonghua Cen, Data Mining Applications with R, Elsevier, 2014.
• Zühal Mollaoğulları, “Uluslararası Çatışmaların Sosyal Ağ Analizi ile İncelenmesi”, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Uygulamalı Ekonometri Programı, 2020.