Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

X platformunda üzerinde Türkçe tweetlerin kullanıcı bazlı konu, kelime ve duygu analizi

Yıl 2026, Cilt: 28 Sayı: 1, 375 - 394, 14.01.2026
https://doi.org/10.25092/baunfbed.1750569

Öz

Sosyal medya platformları, özellikle X (Twitter), toplumsal ve bireysel eğilimleri anlamak için zengin veri kaynakları sunmaktadır. Mevcut çalışmalar genellikle genel veri kümelerine odaklanırken, bireysel kullanıcı düzeyindeki analizler sınırlıdır. Bu çalışma, X'teki belirli kullanıcılardan veri toplayan ve analiz eden web tabanlı bir sistem sunarak bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Geliştirilen sistem, web kazıma tekniğini kullanarak istenen kullanıcıdan tweet toplar ve bu verileri Türkçe diline özgü adımlarla ön işleme tabi tutar. Ardından, Latent Dirichlet Allocation (LDA) ile üç temel analiz uygular: konu modelleme, duygu analizi ve kelime bulutu oluşturma. Sistem, konu dağılımlarının, duygu grafiklerinin ve kelime bulutlarının sonuçlarını kullanıcı dostu bir arayüz aracılığıyla görselleştirir. Bu çalışma, derinlemesine kullanıcı tabanlı bir bakış açısı sunarak bireylerin ilgi alanlarını, duygusal durumlarını ve zihniyetlerini daha ayrıntılı olarak anlamak için özgün bir araç sunmaktadır.

Kaynakça

  • Bilgin, M. and İ.F. Şentürk, Sentiment analysis of tweets based on document vectors using supervised learning and semi-supervised learning Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21, 2, 822-839, (2019).
  • Vatambeti, R., et al., Twitter sentiment analysis on online food services based on elephant herd optimization with hybrid deep learning technique, Cluster Computing, 1-5, (2023).
  • Rabadán-Martín, I., et al., Topic-based engagement analysis: Focusing on hotel industry Twitter accounts, Tourism Management, 106, 104981, (2025).
  • Martín, M.S., F.-W. Chen, and P.A. Urbistondo, Application of the LDA model to identify topics in telemedicine conversations on the X social network, BMC Health Services Research, 25, 1, 369, (2025).
  • Dewi, D.A. and T.B. Kurniawan, Exploring Financial Trends through Topic Modeling and Time-Series Analysis: A Clustering Approach Using Latent Dirichlet Allocation (LDA) on Twitter Data, Journal of Digital Society, 1, 1, 91-108, (2025).
  • Atılgan, K.Ö. and H. Yoğurtcu, Sentiment Analysis of Twitter Posts of Cargo Company Customers Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18, 1, 31-39, (2021).
  • Güneş, Y. and M. Arıkan, X (Twitter) Sentiment Analysis Based on Hybrid Approach: An Application for Online Food Ordering, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 18, 2, 143-167, (2025).
  • Kim, J., D. Kim, and E. Park, I know your stance! Analyzing Twitter users’ political stance on diverse perspectives, Journal of Big Data, 12, 1, 14, (2025).
  • Kwak, H., et al. What is Twitter, a social network or a news media?, Proceedings of the 19th international conference on World wide web, 591-600, (2010).
  • Uzun, C., Twitter Mentions of February 6th Earthquake: An Emotional Language Analysis, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9, 2, 503–517, (2023).
  • Kartal, Y., TOJDE Dergisi üzerinde LDA ile konu modelleme. 2017, Anadolu University (Turkey).
  • Taşbaş Ustaoğlu, E., Conceptualization of Human Robot Interaction Through Word Cloud Analysis Econder Uluslararası Akademik Dergi, 3, 2, 221-239, (2019).
  • Günyaktı, R.İ. and N. Bursa, Investigation of the Perception toward Health Workers and Teachers on Twitter Data via Sentiment Analysis in the Covid19 Pandemic, Selçuk İletişim, 15, 1, 264-285, (2022).
  • Seren, N. and M.H. Altıntaş, Turizm İşletmelerinde Marka Kişiliğinin Duygu Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi, International Journal of Social Inquiry, 16, 1, 229-254, (2023).
  • İlhan, N. and D. Sağaltıcı, Sentiment Analysis in Twitter Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 5, 2, 146-156, (2020).
  • Akgül, E.S., C. Ertano, and D. Banu, Sentiment analysis with Twitter, Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 22, 2, 106-110, (2016).
  • Aydın, G. and İ. Hallaç, Automatic Topic Detection on Turkish Text Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33, 2, 599-606, (2021).
  • Carle, V., Web Scraping Using Machine Learning. 2020, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden. p. 1-4.
  • Çetin, V. and O. Yıldız, A comprehensive review on data preprocessing techniques in data analysis, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28, 2, 299-312, (2022).
  • Can, U. and B. Alatas, Review of Sentiment Analysis and Opinion Mining Algorithms International Journal of Pure and Applied Sciences, 3, 1, 75-111, (2017).
  • Kabir, A.I., et al., The Power of Social Media Analytics: Text Analytics Based on Sentiment Analysis and Word Clouds on R, Informatica Economica, 22, 1, (2018).
  • Jelodar, H., et al., Latent Dirichlet allocation (LDA) and topic modeling: models, applications, a survey, Multimedia tools and applications, 78, 15169-15211, (2019).

User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X

Yıl 2026, Cilt: 28 Sayı: 1, 375 - 394, 14.01.2026
https://doi.org/10.25092/baunfbed.1750569

Öz

Social media platforms, especially X (Twitter), provide rich data sources for understanding social and individual trends. While existing studies generally focus on general data sets, analyses at the individual user level remain limited. This study aims to fill this gap by presenting a web-based system that extracts and analyzes data from specific users from X. The developed system collects tweets from the desired user using the web scraping technique and preprocesses this data with steps specific to the Turkish language. Then, it applies three basic analyses with Latent Dirichlet Allocation (LDA): topic modeling, sentiment analysis, and word cloud generation. The system visualizes the results of topic distributions, sentiment graphs, and word clouds through a user-friendly interface. This study presents an original tool for understanding individuals' interests, emotional states, and mindsets in more detail by providing an in-depth user-based perspective.

Kaynakça

  • Bilgin, M. and İ.F. Şentürk, Sentiment analysis of tweets based on document vectors using supervised learning and semi-supervised learning Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21, 2, 822-839, (2019).
  • Vatambeti, R., et al., Twitter sentiment analysis on online food services based on elephant herd optimization with hybrid deep learning technique, Cluster Computing, 1-5, (2023).
  • Rabadán-Martín, I., et al., Topic-based engagement analysis: Focusing on hotel industry Twitter accounts, Tourism Management, 106, 104981, (2025).
  • Martín, M.S., F.-W. Chen, and P.A. Urbistondo, Application of the LDA model to identify topics in telemedicine conversations on the X social network, BMC Health Services Research, 25, 1, 369, (2025).
  • Dewi, D.A. and T.B. Kurniawan, Exploring Financial Trends through Topic Modeling and Time-Series Analysis: A Clustering Approach Using Latent Dirichlet Allocation (LDA) on Twitter Data, Journal of Digital Society, 1, 1, 91-108, (2025).
  • Atılgan, K.Ö. and H. Yoğurtcu, Sentiment Analysis of Twitter Posts of Cargo Company Customers Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18, 1, 31-39, (2021).
  • Güneş, Y. and M. Arıkan, X (Twitter) Sentiment Analysis Based on Hybrid Approach: An Application for Online Food Ordering, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 18, 2, 143-167, (2025).
  • Kim, J., D. Kim, and E. Park, I know your stance! Analyzing Twitter users’ political stance on diverse perspectives, Journal of Big Data, 12, 1, 14, (2025).
  • Kwak, H., et al. What is Twitter, a social network or a news media?, Proceedings of the 19th international conference on World wide web, 591-600, (2010).
  • Uzun, C., Twitter Mentions of February 6th Earthquake: An Emotional Language Analysis, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9, 2, 503–517, (2023).
  • Kartal, Y., TOJDE Dergisi üzerinde LDA ile konu modelleme. 2017, Anadolu University (Turkey).
  • Taşbaş Ustaoğlu, E., Conceptualization of Human Robot Interaction Through Word Cloud Analysis Econder Uluslararası Akademik Dergi, 3, 2, 221-239, (2019).
  • Günyaktı, R.İ. and N. Bursa, Investigation of the Perception toward Health Workers and Teachers on Twitter Data via Sentiment Analysis in the Covid19 Pandemic, Selçuk İletişim, 15, 1, 264-285, (2022).
  • Seren, N. and M.H. Altıntaş, Turizm İşletmelerinde Marka Kişiliğinin Duygu Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi, International Journal of Social Inquiry, 16, 1, 229-254, (2023).
  • İlhan, N. and D. Sağaltıcı, Sentiment Analysis in Twitter Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 5, 2, 146-156, (2020).
  • Akgül, E.S., C. Ertano, and D. Banu, Sentiment analysis with Twitter, Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 22, 2, 106-110, (2016).
  • Aydın, G. and İ. Hallaç, Automatic Topic Detection on Turkish Text Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33, 2, 599-606, (2021).
  • Carle, V., Web Scraping Using Machine Learning. 2020, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden. p. 1-4.
  • Çetin, V. and O. Yıldız, A comprehensive review on data preprocessing techniques in data analysis, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28, 2, 299-312, (2022).
  • Can, U. and B. Alatas, Review of Sentiment Analysis and Opinion Mining Algorithms International Journal of Pure and Applied Sciences, 3, 1, 75-111, (2017).
  • Kabir, A.I., et al., The Power of Social Media Analytics: Text Analytics Based on Sentiment Analysis and Word Clouds on R, Informatica Economica, 22, 1, (2018).
  • Jelodar, H., et al., Latent Dirichlet allocation (LDA) and topic modeling: models, applications, a survey, Multimedia tools and applications, 78, 15169-15211, (2019).
Toplam 22 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Erişilebilir Bilgi İşlem, İnsan Bilgisayar Etkileşimi, İşbirlikçi ve Sosyal Bilgi İşleme
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Mehmet Yusuf Bircan Bu kişi benim 0009-0007-5728-3020

Ayşe Eldem 0000-0002-5561-1568

Gönderilme Tarihi 26 Temmuz 2025
Kabul Tarihi 6 Ocak 2026
Erken Görünüm Tarihi 14 Ocak 2026
Yayımlanma Tarihi 14 Ocak 2026
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Cilt: 28 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Bircan, M. Y., & Eldem, A. (2026). User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 28(1), 375-394. https://doi.org/10.25092/baunfbed.1750569
AMA Bircan MY, Eldem A. User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X. BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi. Ocak 2026;28(1):375-394. doi:10.25092/baunfbed.1750569
Chicago Bircan, Mehmet Yusuf, ve Ayşe Eldem. “User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X”. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 28, sy. 1 (Ocak 2026): 375-94. https://doi.org/10.25092/baunfbed.1750569.
EndNote Bircan MY, Eldem A (01 Ocak 2026) User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 28 1 375–394.
IEEE M. Y. Bircan ve A. Eldem, “User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X”, BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi, c. 28, sy. 1, ss. 375–394, 2026, doi: 10.25092/baunfbed.1750569.
ISNAD Bircan, Mehmet Yusuf - Eldem, Ayşe. “User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X”. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 28/1 (Ocak2026), 375-394. https://doi.org/10.25092/baunfbed.1750569.
JAMA Bircan MY, Eldem A. User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X. BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi. 2026;28:375–394.
MLA Bircan, Mehmet Yusuf ve Ayşe Eldem. “User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X”. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 28, sy. 1, 2026, ss. 375-94, doi:10.25092/baunfbed.1750569.
Vancouver Bircan MY, Eldem A. User-based topic, word, and sentiment analysis of Turkish tweets on platform X. BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi. 2026;28(1):375-94.

Amaç ve Kapsam

Dergimizin ana hedefi; bilimsel normlara ve bilim etiğine uygun, nitelikli ve özgün çalışmaları titizlikle değerlendirerek, düzenli aralıklarla yayımlayan ve fen bilimleri alanında tercih edilen öncelikli dergiler arasında yer almaktır.

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tarafından Ocak ve Temmuz aylarında olmak üzere yılda iki kez yayımlanan hakemli bir dergidir. Dergide; Fen bilimleri, Mühendislik bilimleri ve Fen-Matematik Eğitimi alanlarının kapsamına giren özgün araştırma makaleleri, kısa makaleler, derlemeler yayımlanabilir. Derleme makaleler Editör kurulu kararı ile her sayıda kısıtlı adette değerlendirmeye alınacaktır.

Yazar Rehberi

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Makale Yazım Kuralları

 

  

  • Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi (Journal of the Institute of Science and Technology of Balıkesir University) bütün Fen, Mühendislik ve Mimarlık Anabilim Dallarını ilgilendiren konulardaki önemli, özgün, kaliteli araştırma ve çalışma makalelerini yayınlayan hakemli ve bilimsel bir dergidir. Ocak ve Temmuz aylarında olmak üzere yılda iki kez yayınlanır.
  • Dergide yayımlanacak olan eserler, daha önce bir başka dergide yayımlanmamış, yayımlanmak üzere gönderilmemiş ya da yayım için kabul edilmemiş olmalıdır. Herhangi bir bilimsel toplantıda sunulmuş ve yayımlanmamış yazılarda, toplantının adı, yeri ve tarihi belirtilmelidir.
  • Derginin yayıncısı, editörü ve yayın kurulu yazarların belirtmiş olduğu görüş ve düşünceler ile doğabilecek etik ihlallerinin sorumluluğunu kabul etmekle yükümlü olmayıp dergide yer alan makale ve yazıların sorumluluğu yazar(lar)ına aittir.   
  • Dergiye yayımlanmak üzere gönderilen çalışmalar öncelikle şekil/yazım şartları bakımından ön değerlendirmeye alınır. Yazım kuralları itibariyle şartları sağlamayan çalışmalar hakemlere gönderilmez. Şartlara uygun olan çalışmalar, içerik açısından incelenmek üzere en az iki hakeme gönderilir. Makaleyi değerlendiren hakemlerin kimlikleri hakkında yazarlara, gönderilen makalenin kime ait olduğu konusunda da hakemlere bilgi verilmez. Hakem raporları gizlidir. Hakemlerden olumlu rapor alamayan makaleler yayımlanmaz ve yazarına iade edilmez; bu konuda idari ve adli sorumluluk kabul edilmez. Hakemler tarafından düzeltme istenen yazılar ise gerekli değişiklikler için yazar(lar)a geri gönderilir. Düzeltilmiş metni belirtilen süre içerisinde dergiye ulaştırmak yazar(lar)ın sorumluluğundadır.
  • Çalışma, editörlere 1 nüsha halinde elektronik ortamda sunulmalıdır. Makalenin elektronik ortamda gönderilebilmesi için, sisteme üye olunmalı ve kullanıcı girişi yapılmalıdır. Kullanıcı girişi yapıldıktan sonra “Makale Gönder” bağlantısı kullanılarak makale sisteme kayıt edilir. Sisteme kaydedilecek çalışmalarda yazar adları bulunmalıdır. Kör hakemlik süreci ilgili alan editörü tarafından başlatılacaktır. Yayımlanmak üzere gönderilen makaleler ekler ve kaynakça dahil olmak üzere 20 sayfayı geçmemelidir. Çalışmalar sisteme yüklenirken Başlık, Anahtar Kelimeler ve Öz makalenin yazıldığı dil dışında ikinci bir dil olarak dergipark üst verisine mutlaka girilmelidir.
  • Ulakbim TR DİZİN kararları doğrultusunda dergimize yüklenecek çalışmalarda etik kurul izni onay belgesi talep edilmektedir. Konu ile ilgili detaylı bilgiye ulaşmak için TIKLAYINIZ.

Göstereceğiniz ilgi için teşekkür ederiz.


Telif Hakkı Devir Formu

Türkçe Makale Örneği

İngilizce Makale Örneği


 

Sayfa boyutu, sayısı ve kenar boşlukları                

A4 formatında, en fazla (eğer mümkünse) 12 sayfa olmalıdır. Sol ve Sağ : 3 cm, Üst ve Alt: 2,5 cm.

Sayfa numaraları

Sayfa numaraları sayfa altında ve ortada verilmelidir.

Satır boşlukları

Bütün satır boşlukları Times New Roman karakterinde ve 12 punto olmalıdır.

Metin

Times New Roman karakterinde 12 punto ile, sağa ve  sola dayalı olarak tek aralıklı yazılmalıdır. Noktadan sonra 2 boşluk, virgülden sonra 1 boşluk bırakılmalıdır.

Paragraf

Her paragraf arasında bir satır boşluk bırakılmalı, paragraf başlarında içerden başlanmamalıdır (Tab tuşu kullanılmamalıdır).

Makale başlığı

Sayfa  başından  5  satır  boşluk  bırakıldıktan  sonra,  Times  New  Roman,  20  punto  (koyu olmayacak) ile başlığın sadece ilk harfi büyük olacak şekilde sayfa ortalanarak yazılmalıdır.

Yazar adı veya adları

Başlıktan sonra 2 satır boşluk bırakılarak, ünvan belirtilmeden, Adın ilk harfi ve SOYAD’ın tamamı büyük harf ile, birden fazla yazarlarda aralarına virgül konularak, Times New Roman, 12 punto, koyu ve sayfa ortalanarak yazılmalıdır.

Yazarın/ların adresi/leri

Yazar adının hemen altına boşluk bırakılmadan, Times New Roman, 10 punto ve italik olarak yazılmalıdır. Adresleri aynı olan yazarlar için tek adres, farklı yazar adresleri alt alta boşluk bırakılmadan yazılmalıdır.

İletişim yazarının bilgileri

Bütün yazarlar için Sorumlu yazar ilk sırada olacak şekilde;

Ünvansız Ad SOYAD, e-mail adresi, ORCID ID numarası (http://orcid.org/xxxx-xxxx-xxxx-xxxx.) aralarına virgül konularak 1. sayfanın altına dipnot olarak, Times New Roman, 10 punto ile yazılmalıdır.

Türkçe özet

Adres/ler den 3 satır boşluk bırakıldıktan sonra, Özet kelimesi Times New Roman yazı karakterinde, 12 punto, koyu ve sola dayalı olarak yazılmalıdır. Özet metni Times New Roman yazı karakterinde, 12 punto ve italik olarak yazılmalıdır. Özet metnin 100 ile 200 kelime arasında olmasına özen gösterilmelidir. Özet kelimesi ile özet metni arasında bir satır boşluk bırakılmalıdır.

Anahtar kelimeler Keywords

Anahtar kelimeler: ve Keywords: kelimeleri Türkçe özetin ve İngilizce özetin altına bir satır boşluk bırakılarak, Times New Roman, 12 punto, koyu ve italik olarak yazılmalıdır. En az 3 en fazla 6 adet anahtar kelime verilmeli, anahtar kelimelerin birincisinin ilk harfi büyük diğerleri küçük harfle ve aralarına virgül konularak verilmelidir.

İngilizce başlık ve Abstract

Türkçe anahtar kelimelerin altına 2 satır boşluk bırakılarak, Times New Roman, 16 punto (koyu olmayacak) ile başlığın sadece ilk harfi büyük olacak şekilde sayfa ortalanarak yazılmalıdır. Abstract, Türkçe özet formatında yazılmalıdır.

Ana başlıklar

Ana Başlıklar sırasıyla numaralandırılmalıdır (1. Giriş 2. Deneysel çalışmalar gibi). Tüm başlıklar sola dayalı Times New Roman, 12 punto, koyu ve sadece ilk kelimenin ilk harfi büyük olacak şekilde yazılmalıdır. Ana başlıklardan önce 2 satır, sonra 1 satır boşluk bırakılmalıdır.

Alt başlıklar

Alt başlıklar ana başlık numarasına uygun olarak numaralandırılmalıdır. Tüm alt başlıklar sola dayalı Times New Roman, 12 punto, koyu ve italik olarak sadece ilk kelimenin ilk harfi büyük olacak şekilde yazılmalıdır (2.1. Malzeme  2.2.  Isıl işlemler  gibi).  Alt başlıklardan önce tek satır boşluk bırakılmalı, sonra ise boşluk bırakılmadan metine geçilmelidir.

Şekiller Resimler Fotoğraflar

Sayfa sınırlarını aşmayacak şekilde ortalanarak, net ve okunaklı olmalıdır. Sıra ile numaralandırılmalıdır. Şekil no ve adları şeklin altında ortalanarak ve sadece ilk kelimenin ilk harfi büyük olarak verilmelidir.  Şekiller ya bir çizim programı ile çizilmiş olmalı ya da en az 300 dpi çözünürlükte taranmış olmalıdır. Şekil olarak gösterilen grafik, resim ve metin kutularında yer alan yazı ve sayıların büyüklüğü makale içinde Times New Roman karakteri ile yazılmış 9 punto boyutundaki bir yazının büyüklüğünden az olmamalıdır. Şekilden önce, şekil adından önce ve sonra birer satır boşluk bırakılmalıdır. Şekiller metin içine yerleştirilirken mutlaka şekilden önce atıfta bulunulmalıdır.

Tablolar

Sayfa sınırlarını aşmayacak şekilde ortalanarak konulmalıdır. Sıra ile numaralandırılmalıdır. Tablo no ve adları, tablonun üstünde tek satır boşluk ile sadece ilk kelimenin ilk harfi büyük olacak şekilde ortalanarak yazılmalıdır. Tablo adı yazılırken üstte ve altta birer satır, tablodan sonra yine bir satır boşluk bırakılmalıdır. Tablolara tablodan önce mutlaka metin içerisinde atıfta bulunulmalıdır. Tablo satır ve sütunlarındaki rakam ve yazılar Times New Roman 12 punto ile yazılmalıdır. Ancak zorunlu kalınan durumlarda yazı boyutu yazı sınırlarını geçmeyecek şekilde en az 9 puntoya kadar düşürülebilir.

Denklemler

Metin içerisine yazılacak denklemler, word yazım programındaki denklem editörü  ile sola dayalı olarak yazılmalı ve eşitliklere sağa dayalı olarak parantez içerisinde sıra ile numara verilmelidir.

Semboller

Makale çok sayıda sembol içeriyor ya da makaledeki sembollerin açıklanması gerekiyorsa uluslararası standarda uygun olarak, semboller, kaynaklardan önce, Times New Roman 12 punto ile italik yazılmalıdır. Makalede ondalık gösterimde nokta kullanılmalı, binlikleri ayırırken virgül veya nokta kullanılmamalı gerekiyorsa tek boşluk kullanılmalıdır.

Kaynaklar

Kaynaklar metin içerisinde sıra ile numaralandırılmalıdır. Makalenin sonunda bulunan kaynaklar bölümündeki sıralama, metinde verilen sıraya uygun olarak yapılmalıdır.

Atıfta bulunulan kaynaklar; ya ….. [1]. şeklinde cümlenin sonunda yada ….. [1], ….. şeklinde cümle içinde verilmelidir. İki veya daha fazla kaynak yazarken verilecek kaynaklar sıralı ise [1,2,3,4] şeklinde değil, [1-4] şeklinde verilmelidir. Sıralı değil ise [8, 11, 15] şeklinde verilmelidir.

Kaynaklar, Times New Roman 12 punto ile yazılmalı, sadece dergikitap ya da sempozyum adı kalın yazılmalıdır. Kaynaklar kısmında yer alan ulusal-uluslararası makalelerin yer aldığı dergi adları kısaltılmış halleriyle değil, açık olarak yazılmalıdır (örnek: dergi adı Wat. Res. şeklinde değil Water Resources şeklinde yazılmalı).

Ulusal - Uluslararası Makaleler

[1]  Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flocculation and sedimentation of high turbidity water, Water Resources, 25, 9, 1137-1143, (1998).

Ulusal - Uluslararası Bildiriler

[2] Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flocculation and sedimentation of high turbidity waters, Proceedings 9th Biennial Conference, International Association on Water Quality, 1137–1143, Vancouver, (1998).

Ulusal - Uluslararası Kitap

[3]  Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flocculation and sedimentation, 295, Technomics Press, Lancaster PA, (1998).

  • Kitap İçinde Bölüm

[4] Blackburn, T., Flocculation and sedimentation in Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Physical Processes, Technomics Press, 29-45, Lancaster PA, (1998).

  • Editörlük

[5]  Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flocculation and sedimentation, 295, Technomics Press, Lancaster PA, (1998).

Makaleler

[6]  Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flokülasyona hız gradyanı etkisi, Su Kirlenmesi Kontrolü Dergisi, 7, 4, 26–32, (1998).

[7]  Snell, F. D. ve Ettre, L. S., Encyclopedia of Industrial Chemical Analysis14, Interscience, New York, (1971).

Basılmış Bilimsel Rapor

[8] Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., The effect of velocity gradient in flocculation, Technical Report, NATO Science for Stability Programme, 150, Brussels, (1998).

Mesleki Teknik Rapor

[9]  Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flokülasyona hız gradyanı etkisi, Teknik Rapor 45, İTÜ Geliştirme Vakfı,

İstanbul, (1998).

Doktora, Y.Lisans Tezi

[10]  Türker, K., Yapıların deprem davranışının belirlenmesi için çok modlu uyarlamalı yük artımı yöntemi, Doktora Tezi, Balıkesir  Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Balıkesir, (2005).

Standartlar

[11] TS825, Binalarda ısı yalıtım kuralları, Türk Standartları, Ankara, (1998).

Güncel Yazı

[12] Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flokülasyona hız gradyanı etkisi, Bilim ve Teknik, 363, 8, 23–45, (1998). [13] Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flokülasyona hız gradyanı etkisi, Milliyet Gazetesi, sf.2, 3, 24, (1998).

Web adresleri

[14] Li, G., Hart, A. ve Gregory, J., Flokülasyona hız gradyanı etkisi, (1998).http://www.server.com/projects/paper2.html, (20.05.2004).

 

 

Başvuru Kontrol Listesi

Başvuru sürecünde yazarlar başvurularının aşağıdaki listedeki tüm maddelere uyduğunu kontrol etmelidirler, bu rehbere uymayan başvurular yazarlara geri döndürülecektir.

  1. Gönderilen çalışma daha önceden yayınlanmamış ve yayımlanmak üzere herhangi bir dergiye değerlendirilmek üzere sunulmamıştır (Yazar Rehberi'nde detaylı açıklama verimiştir).
  2. Gönderi dosyası OpenOffice, Microsoft Word, RTF veya WordPerfect dokümanı dosyası biçimindedir.
  3. Gönderilen çalışma Yazar Rehberi'nde yer alan dergi yazım kurallarına ve makale örneklerine uygundur.
  4. Gönderilen çalışma için yazar bilgilerinin yer almadığı  iThenticate (Akademik İntihal Engelleme) programından  veya benzer diğer programlardan alınmış rapor ek dosya olarak sisteme eklenmiştir. Bu raporda sadece kaynakça çıkarılmıştır.
  5. Çalışmaya ait tüm yazarların bilgileri (Kurum bilgisi, email adresi, ORCID numarası vb. ) dergi sisteme eklenmiştir.

  6. Yazınızı hakem değerlendirmesi yapılan bir dergi bölümüne gönderiyor iseniz kör hakemlikten emin olmak için tıklayın. Yardım sayfasındaki önerilere tam olarak uyunuz.

  1. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tarafından Ocak ve Temmuz aylarında olmak üzere yılda iki kez yayımlanan hakemli bir dergidir. Dergide; Fen bilimleri, Mühendislik bilimleri ve Fen-Matematik Eğitimi alanlarının kapsamına giren özgün araştırma makaleleri, kısa makaleler, derlemeler yayımlanabilir.
  2. Derginin yayıncısı, editörü ve yayın kurulu yazarların belirtmiş olduğu görüş ve düşünceler ile doğabilecek etik ihlallerinin sorumluluğunu kabul etmekle yükümlü olmayıp dergide yer alan makale ve yazıların sorumluluğu yazar(lar)ına aittir.
  3. Dergiye yayımlanmak üzere gönderilen çalışmalar öncelikle şekil/yazım şartları bakımından ön değerlendirmeye alınır. Yazım kuralları itibariyle şartları sağlamayan çalışmalar hakemlere gönderilmez. Şartlara uygun olan çalışmalar, içerik açısından incelenmek üzere en az iki hakeme gönderilir. Makaleyi değerlendiren hakemlerin kimlikleri hakkında yazarlara, gönderilen makalenin kime ait olduğu konusunda da hakemlere bilgi verilmez. Hakem raporları gizlidir. Hakemlerden olumlu rapor alamayan makaleler yayımlanmaz ve yazarına iade edilmez; bu konuda idari ve adli sorumluluk kabul edilmez. Hakemler tarafından düzeltme istenen yazılar ise gerekli değişiklikler için yazar(lar)a geri gönderilir. Düzeltilmiş metni belirtilen süre içerisinde dergiye ulaştırmak yazar(lar)ın sorumluluğundadır.
  4. Dergide yayımlanacak olan eserler, daha önce bir başka dergide yayımlanmamış, yayımlanmak üzere gönderilmemiş ya da yayım için kabul edilmemiş olmalıdır. Herhangi bir bilimsel toplantıda sunulmuş ve yayımlanmamış yazılarda, toplantının adı, yeri ve tarihi belirtilmelidir.
  5. Dergimiz herhangi bir yayın ücreti talep etmemektedir.
  6. Dergimiz belirtilmeyen diğer etik ilkeleri, editör, hakem ve yazar sorumlulukları için Committee on Publication Ethics (COPE) belirlenen/önerilen hususları kabul ve takip etmektedir. İlgili bilgi COPE websitesinden edinilebilir. COPE websitesi için TIKLAYINIZ.

Dergimizde makale işlem ücreti alınmamaktadır.

İmtiyaz Sahibi

İdare Hukuku

Baş Editör

Biyoloji, Hidrobiyoloji, Sucul Kültür ve Balıkçılık

Editör Kurulu

Bitki Morfolojisi ve Anatomisi, Biyoinformatik ve Hesaplamalı Biyoloji, Endüstriyel Biyoteknoloji, Bitki ve Mantar Sistematiği ve Taksonomi
Makine Mühendisliği, Katı Mekanik, Malzeme Tasarım ve Davranışları
Kanser Biyolojisi, Gen İfadesi, Hayvan Hücresi ve Moleküler Biyoloji
Doğal Kaynak Yönetimi, Çevresel Biyoteknoloji, İklim Değişikliği-Etkiler ve Adaptasyon, Çevre Mühendisliği, Atık Yönetimi, Azaltma, Yeniden Kullanım ve Geri Dönüşüm, Hava Kirliliği Modellemesi ve Kontrolü, Yenilenebilir Enerji Sistemleri, Atıksu Arıtma Süreçleri

Alan Editörleri

Hüseyin Küçüközer is professor at the department of Mathematics and Science Education (Physics Education), Balikesir University, Turkey. His major area is physics education. His mains interests are conceptual change, conceptual understanding and developing teaching materials.
Eğitim, Fizik Eğitimi
Proteomik ve Moleküller Arası Etkileşimler, Yapısal Biyoloji , Fermantasyon, Protein Mühendisliği
Diferansiyel ve İntegral Denklemlerin Sayısal Çözümü, Matematikte Optimizasyon, Biyolojik Matematik

Hacettepe Kimya Mühendisliği Bölümü'nden mezuniyetin ardından Ege Üniversitesi Biyomühendislik Bölümü'nde yüksek lisans ve doktora eğitimlerim boyunca Çevre Biyoteknolojisi temelli biyoprosesler üzerine çalışmalarda bulundum. Organik atıkların dönüşümleri odağında yüksek lisansımda tavuk atıklarından biyogaz üretimi, doktoramda ise şeker endüstrisi atıklaırndan iki aşamalı hibrit sistemlerde biyohidrojen üretimi üzerine tez çalışmalarımı tamamladım. Doktoramdan sonra sentezgaz fermentasyonu ile biyoetanol ve asit üretimleri üzerine çalışmalarda buundum. 2022 yılından beri İzmir Demokrasi Üniversitesi Endüstri Mühendisliği bölümü'nde görev yapmaktayım son yıllarda döngüsel ekonomi, yaşam döngüsü analizi ve sürdürülebilirlik alanlarında çalışmalara odaklanmış bulunmaktayım. 

Fermantasyon, Çevresel Biyoteknoloji (Diğer), Biyoproses Tasarımı, Biyomühendislik (Diğer)
Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği

1974 Balıkesir doğumludur. İlk ve orta ve Üniversite eğitimini Balıkesir'de tamamlamıştır. Balıkesir Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümünde öğretim üyesi olarak ders vermektedir. 

Betonarme Yapılar, Çelik Yapılar, Deprem Mühendisliği

Danışma & Yayın Kurulu

Mühendislik, Çevre Mühendisliği, Arıtma Tesisi Tasarımı, Çevre Mühendisliği (Diğer), Atıksu Arıtma Süreçleri
Aydınlatma, Elektrik Enerjisi Depolama, Elektrik Enerjisi Taşıma, Şebeke ve Sistemleri, Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil, Fotovoltaikler Hariç), Elektrik Makineleri ve Sürücüler, Elektrik Tesisleri
Hidrobiyoloji, Tatlı Su Ekolojisi, Balık Biyolojisi
Ekolojik Uygulamalar, Çevresel Biyojeokimya, Çevre Mühendisliği, Arıtma Tesisi Tasarımı
Çevresel Biyoteknoloji (Diğer), Su Kalitesi ve Su Kirliliği, Kirlilik ve Kontaminasyon (Diğer), Arıtma Tesisi Tasarımı, Atık Yönetimi, Azaltma, Yeniden Kullanım ve Geri Dönüşüm, Çevre Kirliliği ve Önlenmesi, Atıksu Arıtma Süreçleri, Su Arıtma Süreçleri

Kemal Yurumezoglu is an professor in the Department of Special Education (Gifted Education) at Dokuz Eylul University, Turkey. He received his master’s degree in physics education in 2000 from the University of Paris Diderot (Paris 7), France, and his PhD in science education in 2005 from the University of Strasbourg, France. His research interests are in conceptual physics, gifted education, STEAM education and inquiry-based physics activities.

Fizik Eğitimi, Özel Yetenekli Eğitimi
Organik Kimya, Doğal Ürünler ve Biyoaktif Bileşikler, Organik Kimya (Diğer)
Su Ürünleri Teknolojileri
Hidrobiyoloji, Sucul Toksikoloji, Balık Biyolojisi
Bekmatov Akram Khasanovich

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, specialist in integral geometry and inverse problems.

Education and Academic Career:
• Graduated from Moscow State University (MSU) in 1982.
• Defended his Candidate of Sciences dissertation in 1991 on the topic:
“Certain Classes of Problems in Integral Geometry on Curves and Surfaces.”
• Defended his Doctor of Sciences dissertation in 1998 on the topic:
“New Classes of Problems in Integral Geometry.”
• A student of the prominent scholar, Academician M.M. Lavrentiev.

Scientific Contributions:

Akram Khasanovich has made significant contributions to the development of mathematics:
• Developed methods for studying weakly and strongly ill-posed problems in integral geometry.
• Proved uniqueness theorems for new classes of problems in integral geometry.
• Conducted fundamental research on the stability of solutions for entire classes of ill-posed problems, derived inversion formulas, and proved existence theorems for these problems.
• His work has found applications in medicine, industrial tomography, and geophysics.

Professional Activities:
• Since November 2022, he has been working at the Belarusian-Uzbek Intersectoral Institute of Applied Technical Qualifications.
• Since September 2024, he has been working part-time at the Transport University, actively participating in educational and scientific activities.
• Advocates for the creation of a Department of Mathematical and Physical Sciences focused on interdisciplinary research.

Publications:

Author of more than 150 scientific papers dedicated to integral geometry, inverse problems, and their applications in various fields of science and technology.
Adi Diferansiyel Denklemler, Fark Denklemleri ve Dinamik Sistemler
Veri Analizi, Endüstri Mühendisliği, Stokastik (Olasılıksal) Süreçler, Üretimde Optimizasyon
Elektrik Makineleri ve Sürücüler

S.S.S. Sarma (Full name rarely used in publications: Singaraju Sri Subrahmanya Sarma, born on 24 September 1958), PhD obtained in 1988, is an aquatic ecologist, known for his research contributions in the field of freshwater zooplankton. He is full time Professor of the National Autonomous University of Mexico (= Universidad Nacional Autónoma de México, known in the abbreviated form as UNAM) at its north Mexico City Campus, FESI, Tlalnepantla (Facultad de Estudios Superiores Iztacala). He has published more than 300 articles and book chapters of which more than 285 scientific works are from standard journals, including Nature, indexed in Web of Science (Core collection) / Scopus. He has edited/co-edited 14 special volumes for prestigious publishers including Springer, Elsevier, Francis & Taylor, and Acad. Env. Biol. He is currently Editor of Rotifer News, a virtual newsletter for professional and amateur investigators of phylum Rotifera. He is/was on the Editorial Board of different journals belonging to Standard Publishers such as Springer, Elsevier, MDPI, Frontiers Media SA, Acad. of Env. Biol., Francis & Taylor, Bentham Open, Oxford University Press, Public Library of Science, DergiPark and Biomed Central.

Limnoloji
Kentsel Tasarım, Mimari Tarih, Teori ve Eleştiri, Mimari Tasarım
Sürdürülebilir Mimari
Bitki Hücresi ve Moleküler Biyoloji, Bitki Morfolojisi ve Anatomisi, Etnobotanik, Bitki ve Mantar Sistematiği ve Taksonomi, Biyocoğrafya ve Filocoğrafya, Filogeni ve Karşılaştırmalı Analiz

Mizanpaj ve Yayın Editörü

Translasyonel ve Uygulamalı Biyoinformatik, Biyoinformatik ve Hesaplamalı Biyoloji (Diğer), Enzimler, Nanobiyoteknoloji, Hayvan Hücresi ve Moleküler Biyoloji, Moleküler Hedefler

Sekreterya

Makine Mühendisliğinde Optimizasyon Teknikleri, Makine Tasarımı ve Makine Elemanları, Malzeme Tasarım ve Davranışları
Algoloji, Bitki Fizyolojisi, Hidrobiyoloji