Öz

Purpose: The purpose of social media analysis is to perform the sentiment analysis of the COVID-19 posts used with the concept of social work and to convey the analysis process step by step. Method: The research has a qualitative research method and is a secondary data anaylsis. The day, type, most frequently used words and the emotions of the posts on Twitter published in English within the specified date range were analyzed. The computer aided qualitative data analysis program MAXQDA20 was used for data collection, analysis and reporting. Results: When the terms “Social work” and “COVID-19” were analyzed on Twitter; the most shares were made on Tuesdays; most retweed; After the words “social work” and “COVID-10” the word “health” was used the mostç In addiction, the sentiment of most posts is “patially positive. Conclusion: Socia media analysis has an important place for social work science and proffesion, to investigate the general opinion of communities and to investigate the connection of current issues with social work. 

SOSYAL MEDYA ANALİZİ: SOSYAL HİZMET TWEETLERİNDE COVID-19

Öz

Amaç: Sosyal medya analizinin amacı sosyal hizmet kavramıyla birlikte kullanılan COVID-19 paylaşımlarının duygu analizini gerçekleştirmek ve analiz sürecini adım adım aktarmaktır. Yöntem: Araştırma nitel araştırma yöntemine sahip olup ikincil veri analizidir. Belirlenmiş tarih aralığında İngilizce yayınlanan Twitter’daki paylaşımların günü, türü, en sık kullanılan kelimeleri ve yapılan paylaşımların duyguları analiz edilmiştir. Verilerin toplanması, analizi ve raporlanmasında bilgisayar destekli nitel veri analizi programı MAXQDA20 kullanılmıştır. Bulgular: “Social work” ve “COVID-19” terimleri Twitter’da analiz edildiğinde en çok paylaşımın salı günleri yapılmış olduğu, en çok tweetin yine Salı günü atılmış olduğu; “social work” ve “COVID-19” kelimelerinden sonra en çok “health” kelimesi kullanıldığı ortaya çıkmıştır. Ayrıca paylaşımların çoğunun duygusu “kısmen pozitiftir”. Sonuç: Sosyal hizmet bilim ve mesleği için, toplulukların genel kanısını araştırmak ve güncel konuların sosyal hizmet ile bağlantısını araştırmak için sosyal medya analizi önemli yer tutmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Sosyal hizmet
• Sosyal medya analizi
• MAXQDA
• COVID-19

Kaynakça

1. 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.
2. Aytuğ, O. (2017). Twitter Mesajları Üzerinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerine Dayalı Duygu Analizi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 3(2), 1-14.
3. Conover, M. D., Ferrara, E., Menczer, F., & Flammini, A. (2013). The digital evolution of occupy wall street. PloS one, 8(5), e64679.
4. Çoban, Ö., Özyer, B., & Özyer, G. T. (2015, May). Sentiment analysis for Turkish Twitter feeds. In 2015 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)(pp. 2388-2391). IEEE.
5. İlhan, N. ve Sağaltıcı, D. (2020). Twitter'da Duygu Analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 5(2), 146-156.
6. Kaynar, O., Görmez, Y., Yıldız, M., & Albayrak, A. (2016, September). Makine öğrenmesi yöntemleri ile Duygu Analizi. In International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'16), 17(18), 17-18.
7. Köksal, B., Erdem, G., Türkeli, C., & Öztürk, Z. K. Twitter'da Duygu Analizi Yöntemi Kullanılarak Bitcoin Değer Tahminlemesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(3), 280-297.
8. O'Connor, B., Balasubramanyan, R., Routledge, B. R., & Smith, N. A. (2010, May). From tweets to polls: Linking text sentiment to public opinion time series. In Fourth international AAAI conference on weblogs and social media. Erişim adresi https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/view/1536/1842.

9. Oktay, H., Firat, A., & Ertem, Z. (2014). Demographic breakdown of twitter users: An analysis based on names. Academy of Science and Engineering (ASE). Erişim adresi https://www.researchgate.net/profile/Aykut-Firat-/publication/315538705_Demographic_Breakdown_of_Twitter_Users_An_analysis_based_on_names/links/58d3db78a6fdccd24d460fda/Demographic-Breakdown-of-Twitter-Users-An-analysis-based-on-names.pdf.
10. Özyurt, B. ve Akcayol, M. (2018). Fikir Madenciliği ve Duygu Analizi, Yaklaşımlar, Yöntemler Üzerine Bir Araştırma. Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology, 6(4), 668-693. doi: 10.15317/Scitech.2018.160.