COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi

Özcan Özyurt; Nilgün Kısa

doi:10.18009/jcer.950790

TR EN

COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi

Öz

Sosyal medya ortamları insanların duygu ve düşüncelerini ifade ettikleri popüler platformlar haline gelmiştir. Twitter bu platformların başında gelmektedir. Twitter günümüzde önemli bir veri kaynağına dönüşmüş ve farklı alanlarda duygu analizi çalışmalarında rol oynamıştır. Bu çalışmada covid-19 sürecinde uzaktan eğitime ilişkin atılan tweetler üzerinde duygu analizi çalışması yapılmıştır. Veri seti olarak Kaggle veri paylaşım platformu üzerinden açık erişimle sunulan veri seti kullanılmıştır. Bu veri setinden rastgele alınan 999 kayıt el yordamı ile pozitif veya negatif olarak etiketlenmiştir. KNIME üzerinde duygu analizi modeli kurulmuştur. Etiketlenen bu veri seti KNIME ile uygun düğümler kullanılarak önce ön işleme ile analize hazır hale getirilmiş, daha sonra duygusal analiz aşamalarından geçirilerek, çıktı için başarı hesaplaması yapılmıştır. Sözlük tabanlı yaklaşımın esas alındığı çalışmada %88.4 doğruluk oranına ulaşıldığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Duygu analizi, Covid-19 salgını, uzaktan eğitim

Kaynakça

Akın, B., & Şimşek, U.T.G. (2018). Sosyal medya analitiği ile değer yaratma: duygu analizi ile geleceğe yönelim. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(3), 797-811.
Albayrak, M., Topal, K., & Altıntaş, V. (2017). Sosyal medya üzerinde veri analizi: Twitter. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (Kayfor 15 Özel Sayısı), 1991-1998.
Altunay, M.C. (2010). Gündelik yaşam ve sosyal paylaşım ağları: Twitter ya da"pıt pıt net". Galatasaray Üniversitesi İletişim Dergisi, 12, 31-56.
Aramaki, E., Maskawa, S., & Morita, M. (2011, July). Twitter catches the flu: detecting influenza epidemics using Twitter. In Proceedings of the 2011 Conference on empirical methods in natural language processing (pp. 1568-1576).
Ayan, B, Kuyumcu, B, Ceylan, B. (2019). Twitter üzerindeki islamofobik twitlerin duygu nalizi ile tespiti. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 7(2), 495-502. DOI: 10.29109/gujsc.561806
Berthold, M. R., Cebron, N., Dill, F., Gabriel, T. R., Kötter, T., Meinl, T., ... & Wiswedel, B. (2009). KNIME-the Konstanz information miner: version 2.0 and beyond. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 11(1), 26-31.
Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.
Boon-Itt, S., & Skunkan, Y. (2020). Public perception of the COVID-19 pandemic on Twitter: sentiment analysis and topic modeling study. JMIR Public Health and Surveillance, 6(4), e21978.
Buzzi, M. C., Buzzi, M., & Leporini, B. (2011). Web 2.0: Twitter and the blind. In Proceedings of the 9th ACM SIGCHI Italian Chapter International Conference on Computer-Human Interaction: Facing Complexity (pp. 151-156), ACM. (2011, September).
Caelen, O. (2017). A Bayesian interpretation of the confusion matrix. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 81(3), 429-450.

Flach, P. (2019). Performance evaluation in machine learning: The good, the bad, the ugly, and the way forward. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 33, No. 01, pp. 9808-9814).
Garcia, K., & Berton, L. (2021). Topic detection and sentiment analysis in Twitter content related to COVID-19 from Brazil and the USA. Applied Soft Computing, 101, 107057.
Greenhow, C., Lewin, C., & Staudt Willet, K. B. (2020). The educational response to Covid-19 across two countries: a critical examination of initial digital pedagogy adoption. Technology, Pedagogy and Education, 1-19.
Hoque, M. N., Coelho, D., & Mueller, K (2019). Examining the visualization practices of data scientists on Kaggle, IEEE VIS 2019, 20-25 October, Vancouver, BC, Canada.
İlhan, N., & Sağaltıcı, D. (2020) Twitter'da duygu analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 5(2), 146-156. Joshi, M., Das, D., Gimpel, K., & Smith, N. A. (2010, June). Movie reviews and revenues: An experiment in text regression. In Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (pp. 293-296).
Maas, A., Daly, R. E., Pham, P. T., Huang, D., Ng, A. Y., & Potts, C. (2011). Learning word vectors for sentiment analysis. In Proceedings of the 49th annual meeting of the association for computational linguistics: Human language technologies (pp. 142-150).
Mahmud, J., Nichols, J., & Drews, C. (2014). Home location identification of twitter users. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 5(3), 47.
Meral, M,, & Diri, B. (2014, Nisan) “Twitter üzerinde duygu analizi”. IEEE 22. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, Trabzon, Türkiye.
Nemes, L., & Kiss, A. (2021). Social media sentiment analysis based on COVID-19. Journal of Information and Telecommunication, 5(1), 1-15.
Onan, A. (2017). Twitter mesajları üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerine dayalı duygu analizi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 3(2), 1-14.
Özyurt, B., & Akçayol, M. A. (2018). Fikir madenciliği ve duygu analizi, yaklaşımlar, yöntemler üzerine bir araştırma. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(4), 668-693.
Paudel, P. (2021). Online education: Benefits, challenges and strategies during and after COVID-19 in higher education. International Journal on Studies in Education, 3(2), 70-85.
Peker, M. (2017). Yeni bir veri önişleme metodu: k-harmonik kümeleme tabanlı öznitelik ağırlıklandırma. D.Ü. Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 8(4), 767-779.
Rizun, M., & Strzelecki, A. (2020). Students’ acceptance of the COVID-19 impact on shifting higher education to distance learning in Poland. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(18), 64-68.
Sahayak, V., Shete, V., & Pathan, A. (2015). Sentiment analysis on twitter data. International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering (IJIRAE), 2(1), 178-183.
Sarıman, G., & Mutaf, E. (2020). COVID-19 sürecinde twitter mesajlarının duygu analizi. Euroasia Journal of Mathematics, Engineering, Natural & Medical Sciences, 7(10), 137-148.
Szomszor, M., Kostkova, P., & De Quincey, E. (2010, December). # Swineflu: Twitter predicts swine flu outbreak in 2009. In International conference on electronic healthcare (pp. 18-26). Springer, Berlin, Heidelberg.
Toquero, C. M. (2021). Emergency remote education experiment amid COVID-19 pandemic. International Journal of Educational Research and Innovation, 15, 162-176.
Uçan, A. (2014). Otomatik duygu sözlüğü çevirimi ve duygu analizinde kullanımı, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
World Health Organization (WHO). (2020). Weekly epidemiological update: Coronavirus disease 2019 (COVID-19). WHO. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports
Xue, J., Chen, J., Chen, C., Zheng, C., Li, S., & Zhu, T. (2020). Public discourse and sentiment during the COVID 19 pandemic: Using Latent Dirichlet Allocation for topic modeling on Twitter. PloS one, 15(9), e0239441.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Alan Eğitimleri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Özcan Özyurt ^*
0000-0002-0047-6813
Türkiye

Nilgün Kısa
0000-0001-9330-481X
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

21 Aralık 2021

Gönderilme Tarihi

10 Haziran 2021

Kabul Tarihi

15 Ağustos 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: 9 Sayı: 18

DOI

https://doi.org/10.18009/jcer.950790

IZ

https://izlik.org/JA63GM45DD

APA

Özyurt, Ö., & Kısa, N. (2021). COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi. Journal of Computer and Education Research, 9(18), 853-868. https://doi.org/10.18009/jcer.950790

AMA

1.Özyurt Ö, Kısa N. COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi. JCER. 2021;9(18):853-868. doi:10.18009/jcer.950790

Chicago

Özyurt, Özcan, ve Nilgün Kısa. 2021. “COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi”. Journal of Computer and Education Research 9 (18): 853-68. https://doi.org/10.18009/jcer.950790.

EndNote

Özyurt Ö, Kısa N (01 Aralık 2021) COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi. Journal of Computer and Education Research 9 18 853–868.

IEEE

[1]Ö. Özyurt ve N. Kısa, “COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi”, JCER, c. 9, sy 18, ss. 853–868, Ara. 2021, doi: 10.18009/jcer.950790.

ISNAD

Özyurt, Özcan - Kısa, Nilgün. “COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi”. Journal of Computer and Education Research 9/18 (01 Aralık 2021): 853-868. https://doi.org/10.18009/jcer.950790.

JAMA

1.Özyurt Ö, Kısa N. COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi. JCER. 2021;9:853–868.

MLA

Özyurt, Özcan, ve Nilgün Kısa. “COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi”. Journal of Computer and Education Research, c. 9, sy 18, Aralık 2021, ss. 853-68, doi:10.18009/jcer.950790.

Vancouver

1.Özcan Özyurt, Nilgün Kısa. COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi. JCER. 01 Aralık 2021;9(18):853-68. doi:10.18009/jcer.950790

Cited By

Teachers’ Opinions on Students’ Adaptation to School after the COVID-19 Pandemic

International e-Journal of Educational Studies

https://doi.org/10.31458/iejes.1223674

A Scale Development Study Determining the Attitudes of Secondary School Students towards Distance Education of Mathematics

International e-Journal of Educational Studies

https://doi.org/10.31458/iejes.1232169

Public’s perception on nursing education during the COVID-19 pandemic: SENTIMENT analysis of Twitter data

International Journal of Disaster Risk Reduction

https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.104127

Bu eser Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Değerli Yazarlar,

JCER dergisi 2018 yılından itibaren yayımlanacak sayılarda yazarlarından ORCID bilgilerini isteyecektir. Bu konuda hassasiyet göstermeniz önemle rica olunur.

Önemli: "Yazar adından yapılan yayın/atıf taramalarında isim benzerlikleri, soyadı değişikliği, Türkçe harf içeren isimler, farklı yazımlar, kurum değişiklikleri gibi durumlar sorun oluşturabilmektedir. Bu nedenle araştırmacıların tanımlayıcı kimlik/numara (ID) edinmeleri önem taşımaktadır. ULAKBİM TR Dizin sistemlerinde tanımlayıcı ID bilgilerine yer verilecektir.

Standardizasyonun sağlanabilmesi ve YÖK ile birlikte yürütülecek ortak çalışmalarda ORCID kullanılacağı için, TR Dizin’de yer alan veya yer almak üzere başvuran dergilerin, yazarlardan ORCID bilgilerini talep etmeleri ve dergide/makalelerde bu bilgiye yer vermeleri tavsiye edilmektedir. ORCID, Open Researcher ve Contributor ID'nin kısaltmasıdır. ORCID, Uluslararası Standart Ad Tanımlayıcı (ISNI) olarak da bilinen ISO Standardı (ISO 27729) ile uyumlu 16 haneli bir numaralı bir URI'dir. http://orcid.org adresinden bireysel ORCID için ücretsiz kayıt oluşturabilirsiniz. "

COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi

COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi

Öz

Anahtar Kelimeler

Sentiment Analysis of Tweets Relating to Distance Education during the Covid-19 Pandemic

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

Teachers’ Opinions on Students’ Adaptation to School after the COVID-19 Pandemic

A Scale Development Study Determining the Attitudes of Secondary School Students towards Distance Education of Mathematics

Public’s perception on nursing education during the COVID-19 pandemic: SENTIMENT analysis of Twitter data