Analysis of Covid-19 Agenda With R Program Using Big Data on Social Media Based on Countries

Abstract

Büyük veri genel olarak kullanılan programların saklama, yönetme ve işleme kapasitesinin ötesindeki veri kümelerini anlatmak için kullanılan bir terimdir. COVID-19 hızla birçok ülkeye yayılmıştır ve 11 Mart 2020 tarihinde 4000'den fazla insanın ölümüne yol açmasıyla Dünya Sağlık Örgütü tarafından bu tarihte resmen pandemi olarak ilan edilmiştir. Bu tezin amacı büyük veri olarak seçilen twitter üzerinde belirlenen bir konu üzerinden elde edilen veriler ışığında analiz gerçekleştirmektir. Bu amaç doğrultusunda belirlenen konu olan #covid19 hashtag'i ile atılan tweetlerin Irak üzerinden atılan tweetler ile diğer seçilen ülkeler ile atılan tweetler üzerinde benzer bir ilişki olup olmadığını analiz etmektir. Tezde, Büyük Veri Analizi, İçerik Analizi, Korelasyon Analizi, Frekans analizi ve Çapraz Gecikmeli Korelasyon Analizi yöntemleri kullanılmıştır. Sonuç olarak seçili ülkelerden çıkan tweetler arasında yüksek bir korelasyonun olduğu sonucu elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, normal konulu favorilerin, #covid19 hashtagli tweetlerin favori dağılımına göre yüksek olduğu görülmektedir. Buna karşın normal konulu tweetlerin retweetlerinin, #covid19 hashtagli tweetlerin retweetlerine göre düşük olduğu görünmektedir.

Big data is a term used to describe datasets that are beyond the storage, management and processing capacity of commonly used programs. COVID-19 spread rapidly to many countries and was officially declared a pandemic by the World Health Organization on 11 March 2020, killing more than 4000 people. The aim of this thesis is to perform an analysis in the light of the data obtained on a topic determined on Twitter, which is selected as big data. For this purpose, it is to analyze whether the tweets posted with the #covid19 hashtag, which is the subject determined for this purpose, have a similar relationship between the tweets sent over Iraq and the tweets sent from other selected countries. In the thesis, Big Data Analysis, Content Analysis, Correlation Analysis, Frequency Analysis and Cross Delayed Correlation Analysis methods were used. As a result, it was concluded that there is a high correlation between tweets from selected countries. According to the results, it is seen that the favorites on the normal topic are higher than the favorite distribution of tweets with the #covid19 hashtag. On the other hand, it seems that the retweets of normal topic tweets are lower than the retweets of tweets with the #covid19 hashtag.