Araştırma Makalesi

R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI

Cilt: 13 Sayı: 1 1 Ocak 2023
PDF İndir
EN TR

R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI

Öz

Enformasyon ve iletişim teknolojilerindeki hızlı gelişmeler çevrim içi davranışları anlamak için büyük veri setlerine erişme imkanını da beraberinde getirdi. İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte çok daha fazla sayıda birey, topluluk ve kurum sosyal medya platformlarında dijital sosyal etkileşimler kurmaya başladı. Bu dönüşüm sayesinde, yapılandırılmamış ya da yarı-yapılandırılmış yapıdaki ve çok zengin bir içerik çeşitliliğine sahip olan sosyal büyük veri (Big Social Data) her an birikerek artıyor. Dijital sosyal ağların, büyük oranda internet kullanıcıları tarafından oluşturulan içerik yığınını doğal ortamında gözlemleme imkanı sağlaması araştırmacılara çok çeşitli konularda çalışma gerçekleştirmek için ideal bir ortam sağlıyor. Bruns(2020: 65)’un da belirttiği gibi büyük sosyal veri üzerine yapılan çalışmalar aynı zamanda iletişim, kültürel çalışmalar, sosyal bilimler ve bilgisayar bilimi gibi çalışma alanlarının arasında yeni bağlantılar kuruyor. Büyük sosyal veri üzerine yapılan çalışmalarda, içeriğin yapısı, çeşitliliği, erişim imkanları ve karşılıklılık şartı aramayan kullanıcılar arası ilişki yapısı nedeniyle Twitter araştırma yapmak için ideal bir platform olarak ön plana çıkıyor. Bu çalışmada R programlama dili kullanılarak Twitter verisinin toplanması, verinin analize hazır hale getirilmesi, temizlenen veriye otomatik metin analizi ve sosyal ağ analizi yapılması adımlarını örnekler ile açıklayan bir rehber oluşturulması amaçlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Programlamalı Sosyal Bilimler, Programlamalı İletişim Araştırmaları, R, Twitter, Sosyal Ağ analizi, Metin Analizi, Computational Social Science, Computational Communication Research, Social Network Analysis, Text Analysis.

Kaynakça

  1. Anber, H., Salah, A., ve Abd El-Aziz, A. A. (2016). A literature review on Twitter data analysis. International Journal of Computer and Electrical Engineering, 8(3), 241. https://doi.org/10.17706/ijcee.2016.8.3.241-249
  2. Ashtiani, M., Mirzaie, M. ve Jafari, M. (2019). CINNA: an R/CRAN package to decipher central informative nodes in network analysis. Bioinformatics, 35(8), 1436-1437. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty819
  3. Barrie C, Ho J (2021). academictwitteR: an R package to access the Twitter Academic Research Product Track v2 API endpoint. Journal of Open Source Software, 6(62), 3272. https://github.com/cjbarrie/academictwitteR.
  4. Bruns, A. (2020). Big social data approaches in Internet studies: The case of Twitter. Second international handbook of Internet research, 65-81. https://doi.org/10.1007/978-94-024-1555-1_3
  5. Comeforo, K. ve Görgülü, B. (2022). Democratic possibilities of digital feminism. Democratic Frontiers: Algorithms and Society, (63-82), Routledge Focus. https://doi.org/10.4324/9781003173427-4
  6. Chambers, J. M. (2020). S, R, and data science. Proceedings of the ACM on Programming Languages, 4(HOPL), 1-17. https://doi.org/10.1145/3386334
  7. Çamurcu, M. H. (2022). İstanbul Sözleşmesi: Türkiye’de iç hukuka etkisi ve toplumun tepkisi. Ankara Barosu Dergisi. 79(4), 63-106. https://doi.org/10.30915/abd.1090725
  8. de Nooy, W. (2009). Social network analysis, graph theoretical approaches to. Encyclopedia of complexity and system science, 8231-8245. https://doi.org/10.1007/978-0-387-30440-3_488
  9. Fernández, J., Gómez, J. M. ve Martínez-Barco, P. (2014, October). A supervised approach for sentiment analysis using skipgrams. In Proceedings of the Workshop on Natural Language Processing in the 5th Information Systems Research Working Days (JISIC), 30-36.
  10. Francechet, M. (2022). Network science. Universita Degli Studi di Udine. http://users.dimi.uniud.it/~massimo.franceschet/teaching/datascience/network

Kaynak Göster

APA
Çınar, N. (2023). R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 13(1), 193-224. https://doi.org/10.7456//11301100/014
AMA
1.Çınar N. R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI. TOJDAC. 2023;13(1):193-224. doi:10.7456//11301100/014
Chicago
Çınar, Naim. 2023. “R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI”. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication 13 (1): 193-224. https://doi.org/10.7456//11301100/014.
EndNote
Çınar N (01 Ocak 2023) R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication 13 1 193–224.
IEEE
[1]N. Çınar, “R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI”, TOJDAC, c. 13, sy 1, ss. 193–224, Oca. 2023, doi: 10.7456//11301100/014.
ISNAD
Çınar, Naim. “R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI”. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication 13/1 (01 Ocak 2023): 193-224. https://doi.org/10.7456//11301100/014.
JAMA
1.Çınar N. R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI. TOJDAC. 2023;13:193–224.
MLA
Çınar, Naim. “R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI”. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication, c. 13, sy 1, Ocak 2023, ss. 193-24, doi:10.7456//11301100/014.
Vancouver
1.Naim Çınar. R İLE TWITTER VERİSİ ANALİZİ: VERİ TOPLAMA, SOSYAL AĞ ANALİZİ VE METİN ANALİZİ AŞAMALARI. TOJDAC. 01 Ocak 2023;13(1):193-224. doi:10.7456//11301100/014