Senti̇ment Analysis in Social Media by Using Big Data Tools

Abstract

Sosyal medya araçlarının hayatımıza girmesi ile üretilen veri miktarı baş döndürücü boyutlara ulaşmıştır. Verileri analiz etmekte, geleneksel yöntemlerin artık yetersiz kaldığı günümüzde 'Büyük Veri' kavramı hayatımıza girmiştir. Devasa boyuttaki verileri analiz ederek anlamlı özetler çıkarmak kaçınılmaz bir ihtiyaç olmaktadır. Bu ihtiyacı karşılamak için büyük veri araçları kullanılmaktadır. Bu araçları kullanarak insan davranışları hakkında bilgi sahibi olmak ve bu doğrultuda çözümler geliştirmek için, sosyal medya ve özellikle Twitter verileri üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Bilindiği üzere, son yılların trend konularından olan kripto para, makine öğrenmesi, yapay zeka gibi kavramlar, daha fazla insanın ilgisini çekmektedir. Bu çalışmada, büyük veri araçları kullanılarak, en çok kullanılan kripto para birimleri ile makine öğrenmesi ve yapay zeka kavramlarına Twitter kullanıcılarının yaklaşımları ilk defa incelenmiştir. Twitter'dan elde edilen tweetler üzerinde anlamsız veriler temizlenmiş, kullanıcıların bu kavramlara olan yaklaşımları çeşitli sınıflandırıcılar kullanılarak analiz edilmiş ve sonuçlar gösterilmiştir.

The amount of data produced with the introduction of social media tools has reached gigantic size. In analyzing data, and now traditional methods are no longer enough, the concept of 'Big Data' has entered our lives. There is an inevitable need to produce meaningful summaries by analyzing data at huge size. Large data tools are used to meet this need. In order to have knowledge about human behaviors using these tools and to develop solutions in this direction, social media and especially Twitter data are being studied. As is known, the concept of crypto currency, which has come from trends in recent years, machine learning and artificial intelligence attracts more and more people. In this study, approaches to the most commonly used crypto currencies were examined for the first time using large data tools. The meaningless data on twits which is taken from Twitter has been cleared and the approaches of users against crypto paralysis have been analyzed by using various classifiers and the results have been shown.