Metin Madenciliği Yöntemiyle Dijital Katılım Analizi ve 2017 Türkiye Sosyal Medya Referandumu

Öz

Sosyal ağlar günümüzde pek çok alanda toplulukları yönlendirici unsur haline gelmiştir. Twitter bu ağlar içerisinde anlık gündem belirleyen en önemli platformlardan birisidir. Özellikle son on yılda dünyanın her ülkesinde siyasi süreçlerde de sosyal ağlardan faydalanılmaktadır. Gerek siyasi partilerin propagandalarını yönetmeleri gerekse de halkın görüşlerini dile getirmesi açısından sosyal ağlar önemli platformlar haline gelmiştir. Buradan yola çıkarak Türkiye’de 2017 yılında gerçekleştirilen Referandum sürecinde Twitter üzerinde bir metin madenciliği çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada toplumun Twitter aracılığıyla paylaştığı görüşler incelenmiş ve siyasi süreçlerin etkililiğinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda referandumun tercih seçenekleri olan evet/hayır görüşleri, siyasi partileri ve siyasi parti liderlerini içeren görüşlerin oranları karşılıklı olarak analiz edilmiştir. Bu analizlerle, sosyal siber istihbaratta örnek teşkil edebilecek bir çalışma gerçekleştirilmiş ve politika belirleyiciler için karar destek sistemlerinin potansiyelleri ortaya çıkarılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Sosyal Medya Analizi
• Metin Madenciliği
• Referandum
• Büyük Veri
• Veri Analizi

Analysis of Digital Participation with Text Mining Method and 2017 Turkey Social Media Referendum

Öz

Social networks have recently become a guiding factor for communities in many areas. Twitter is one of the most important platforms on the social network for setting instant agendas among these networks. Especially in the last decade, social networks have been used in political processes globally. Social networks have become important platforms for political parties to manage their propaganda and for the public to express their opinion. Based on this, a text mining study was carried out on Twitter during Turkey’s 2017 referendum process. In the study, public opinions posted on Twitter were examined to reveal the effectiveness of political processes. For this purpose, the ratios of yes/no opinions, political parties, and political party leaders were analyzed, which are the preferred options of the referendum. With these analyses, an empirical study on social-cyber intelligence was carried out, and the potential of decision support systems for policymakers was revealed.

Anahtar Kelimeler

• Social Media Analysis
• Text Mining
• Referendum
• Big Data
• Data Analysis

Kaynakça

1. AB Türkiye Delegasyonu, (2022), “Brexit süreci”, https://www.avrupa.info.tr/tr/brexit-sureci-1062, (20.04.2022). google scholar
2. Adedoyin-Olowe, M., Gaber, M. M., Dancausa, C. M., Stahl, F., and Gomes, J. B. (2016). A rule dynamics approach to event detection in Twitter with its application to sports and politics. Expert Systems with Applications, 55, 351-360. doi:10.1016/j.eswa.2016.02.028 google scholar
3. Agarwal, A., Singh, R., and Toshniwal, D. (2018). Geospatial sentiment analysis using twitter data for UK-EU referendum. Journal of Information and Optimization Sciences, 39(1), 303-317. doi:10.1080/02522667.2017.1374735 google scholar
4. Arklan, Ü., ve Kartal, N. Z. (2020). Referandum Sürecinin Sosyal Medya Ortamına Etkisi: 16 Nisan 2017 Anayasa Referandumu Üzerine Bir Araştırma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(30), 811-835. google scholar
5. Bader, S., Petrovici, I., and Sirb, C. (2019). Active Citizenship and Hate Speech on Social Media in the Context of Romanian Family Referendum. Postmodern Openings/Deschideri Postmoderne, 10(3), 33-43. google scholar
6. Bossetta, M., Segesten, A. D., and Trenz, H.-J. (2018). Political participation on Facebook during Brexit: Does user engagement on media pages stimulate engagement with campaigns? Journal of Language and Politics, 17(2), 173-194. google scholar
7. Budak, E. (2018). Sosyal medyada propaganda süreçleri: 2017 referandum örneği. Kurgu, 26(2), 39-55. google scholar
8. Buyrukoğlu, S. (2021). Early detection of Alzheimer’s disease using data mining: Comparison of ensemble feature selection approaches. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 50-61. DOI: 10.36306/konjes.731624 google scholar

9. Çolakoğlu, E., ve Tan, A. (2018). Siyasal İletişim Araçlarının Oy Verme Davranışı Üzerindeki Etkisi: 2017 Referandumu Üzerine Bir Araştırma. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 89-102. google scholar
10. Del Vicario, M., Gaito, S., Quattrociocchi, W., Zignani, M., and Zollo, F. (2017). News consumption during the Italian referendum: A cross-platform analysis on facebook and twitter. Paper presented at the 2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). google scholar
11. Demirhan, K. (2017). Türkiye’de 2017 Anayasa referandumu sürecinde siyasal iletişim aracı olarak Twitter kullanımı. Erciyes İletişim Dergisi, 5(2), 262-280. google scholar
12. Dobreva, D., Grinnell, D., and Innes, M. (2020). Prophets and Loss: How “Soft Facts” on Social Media Influenced the Brexit Campaign and Social Reactions to the Murder of Jo Cox MP. Policy & Internet, 12(2), 144-164. doi:10.1002/poi3.203 google scholar
13. Doğan, Ş. (2019). Sosyal Medyanın Kamuoyu Oluşturmada Kullanımı: 16 Nisan 2017 Anayasa Değişikliği Referandumu Sürecinde Siyasi Aktörlerin Sosyal Medya Paylaşımlarının İçerik Analizi. Erciyes İletişim Dergisi, 6(1), 423-442. google scholar
14. Fang, A., Habel, P., Ounis, I., and MacDonald, C. (2019). Votes on Twitter: Assessing Candidate Preferences and Topics of Discussion During the 2016 U.S. Presidential Election. SAGE Open, 9(1), 1-17. doi:10.1177/2158244018791653 google scholar
15. Furman, I., ve Tunç, A. (2020). The End of the Habermassian Ideal? Political Communication on Twitter During the 2017 Turkish Constitutional Referendum. Policy & Internet, 12(3), 311-331. doi:10.1002/poi3.218 google scholar
16. Gaber, I., and Fisher, C. (2021). “Strategic Lying”: The Case of Brexit and the 2019 UK Election. The International Journal of Press/Politics, 1-18. doi:10.1177/1940161221994100 google scholar
17. Goyanes, M., and Skoric, M. (2021). Citizen (dis) engagement on social media: How the Catalan referendum crisis fostered a teflonic social media behaviour. Mediterranean Politics, 1-22. google scholar
18. Gray, B. (2018). Mobility, Connectivity and Non-Resident Citizenship: Migrant Social Media Campaigns in the Irish Marriage Equality Referendum. Sociology, 53(4), 634-651. google scholar
19. Güler, Ş., ve Çelik, R. (2017). Twitter hashtaglarinin oluşturulma sürecinin nitel bir çalışma ile incelenmesi: 2017 Anayasa referandumu örneği. Journal of International Social Research, 10(51). doi:10.17719/jisr.2017.1831 google scholar
20. Hall, W., Tinati, R., and Jennings, W. (2018). From Brexit to Trump: Social media’s role in democracy. Computer, 51(1), 18-27. google scholar
21. Jacobs, A. (2009). The pathologies of big data. Communications of the ACM, 52(8), 36-44. google scholar
22. Kılıçaslan, E. (2018). Stratejik Siyasal İletişim Bağlamında Referandumlar 16 Nisan 2017 Anayasa Değişikliği Referandumu Twitter Analizi. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 468-484. google scholar
23. Langer, A. I., Comerford, M., and McNulty, D. (2019). Online allies and tricky freelancers: Understanding the differences in the role of social media in the campaigns for the Scottish Independence Referendum. Political Studies, 67(4), 834-854. google scholar
24. Lilleker, D. G., and Bonacci, D. (2017). The structure of political e-expression: What the Brexit campaign can teach us about political talk on Facebook. International Journal of Digital Television, 8(3), 335-350. google scholar
25. Maynard, D., Roberts, I., Greenwood, M. A., Rout, D., and Bontcheva, K. (2017). A framework for real-time semantic social media analysis. Journal of Web Semantics, 44, 75-88. google scholar
26. McLoughlin, L., Ward, S., Gibson, R., and Southern, R. (2020). A tale of three tribes: UK MPs, Twitter and the EU Referendum campaign. Information Polity, 25, 49-66. doi:10.3233/IP-190140 google scholar
27. Mora-Cantallops, M., Sanchez-Alonso, S., and Visvizi, A. (2021). The influence of external political events on social networks: the case of the Brexit Twitter Network. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(4), 4363-4375. doi:10.1007/s12652-019-01273-7 google scholar
28. North, S., Piwek, L., and Joinson, A. (2020). Battle for Britain: Analyzing Events as Drivers of Political Tribalism in Twitter Discussions of Brexit. Policy & Internet, 13:2, 185-208. google scholar
29. Olkun, E. O., Yüksel, E., ve Akdemir, G. Y. (2018). Sosyal medya ve siyasal katılım: 2017 referandumunda bir saha araştırması. Journal of International Social Research, 11(60), 991-1000. google scholar
30. Örselli, E., Sevinç, İ., Karabulut, N., ve Dinçer, S. (2018). Web 2.0 uygulamalarının seçim çalışmalarındaki yeri: Anayasa referandumu ve Twitter kullanımı. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(57), 696-713. google scholar
31. Preston, S., Anderson, A., Robertson, D. J., Shephard, M. P., ve Huhe, N. (2021). Detecting fake news on Facebook: The role of emotional intelligence. Plos one, 16(3), e0246757. doi:10.1371/journal.pone.0246757 google scholar
32. Sağıroğlu, Ş., ve Sinanç, D. (2013). Big data: A review. Paper presented at the 2013 international conference on collaboration technologies and systems (CTS). google scholar
33. Salloum, S. A., Al-Emran, M., Monem, A. A., and Shaalan, K. (2017). A survey of text mining in social media: facebook and twitter perspectives. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 2(1), 127-133. google scholar
34. Savaş, S. (2021). Big Data Analysis on Twitter for 2017 Turkey Referendum: TRefendum. Paper presented at the 2021 5th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT). google scholar
35. Savaş, S. ve Topaloğlu, N. (2015). Sosyal Medya Verileri Üzerinden Siber İstihbarat Faaliyetleri. Paper presented at the 8. Uluslararası Bilgi Güvenliği ve Kriptoloji Konferansı, Ankara. https://www.researchgate.net publication/323178357_Sosyal_Medya_Verileri_Uzerinden_Siber_Istihbarat_Faaliyetleri google scholar
36. Savaş, S. and Topaloğlu, N. Crime intelligence from social media: A case study, 2017 IEEE 14th International Scientific Conference on Informatics, 2017, pp. 313-317, doi: 10.1109/INFORMATICS.2017.8327266. google scholar
37. Surowiecki, J., 2005. The wisdom of crowds. Anchor. google scholar
38. Tsakalidis, A., Aletras, N., Cristea, A. I., and Liakata, M. (2018). Nowcasting the Stance of Social Media Users in a Sudden Vote: The Case of the Greek Referendum. Paper presented at the Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Torino, Italy. doi:10.1145/3269206.3271783 google scholar
39. Tweepy, 2021. https://www.tweepy.org/, (01.08.2021) google scholar
40. Usherwood, S., and Wright, K. A. M. (2017). Sticks and stones: Comparing Twitter campaigning strategies in the European Union referendum. The British Journal of Politics and International Relations, 19(2), 371-388. doi:10.1177/1369148117700659 google scholar
41. Uzut, Ö.G. ve Buyrukoğlu, S. (2020). Hyperparameter optimization of data mining algorithms on car evaluation dataset. Euroasia Journal of Mathematics, Engineering, Natural & Medical Sciences, 8(9), 70-76. google scholar
42. van Klingeren, M., Trilling, D., and Möller, J. (2021). Public opinion on Twitter? How vote choice and arguments on Twitter comply with patterns in survey data, evidence from the 2016 Ukraine referendum in the Netherlands. Acta Politica, 56(3), 436-455. doi:10.1057/s41269-020-00160-w google scholar
43. Zararsız, Ö. F. ve Sönmez, B. (2018). 2017 Anayasa Değişikliği Referandumu Kampanya Sürecinde Twitter Kullanımı. İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi, 46, 207-221. google scholar