Sosyal medya mesajlarında veri madenciliği ile bilgi keşfi ve görsel analitik ortamda sunulması: COVID-19 tweet veri seti örneği
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde, sosyal medya iletişim ve kişisel ilgi alanlarını oluşturmak için en etkili araçtır. Akıllı cihazların ve sosyal platformların yaygın kullanımıyla, sosyal medyanın önemi artmış ve birçok kişi tarafından tercih edilir hale gelmiştir. Sosyal medya, insanlar arasındaki etkileşimi destekleyerek, yapılandırılmamış, ayrıntılı ve büyük ölçekli dijital verilerin kaynağı haline gelmiştir. COVID-19 pandemisi, çağımızın en önemli küresel krizi olarak kabul edilmektedir. Bu pandemi, başlangıçta bir sağlık krizi olarak başlamış olsa da hızla tüm dünyaya yayılan benzersiz bir sosyo-ekonomik ve çevresel krize dönüşmüştür. Pandemi yönetiminin büyük bir kısmını mekânsal gelişimin takibi oluşturmaktadır. Salgınların kontrol altına alınması, temas takibi ve yayılımın önlenmesi için etkili bir toplum müdahalesinin sağlanabilmesi adına mekânsal bilgilere olan ihtiyaç oldukça büyüktür. Kriz yönetimi için kaliteli veri ve istatistiksel sonuçlar büyük önem taşımaktadır. Mekânsal görsel analitik, kullanıcıların mekânsal verileri kullanarak örüntüleri tespit etmeleri ve gelecekteki sonuçları tahmin etmeleri için kartografya, veri yönetimini, veri madenciliğini, arayüz tasarımı ve bilişsel bilim vb. farklı disiplinlerden yararlanmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı, bilgi biliminin ve kartografyanın etkileşimli yapısını yansıtan Web tabanlı mekânsal görsel analitik uygulama örneği geliştirilmesidir. Bu doğrultuda,eski adıyla Twitter yeni adıyla X sosyal medya platformunda COVID-19 pandemi döneminde aşılar hakkında oluşturulan tweet veri seti kullanılmıştır. Tweet verilerinin mekânsal gelişiminin izlenmesi amacıyla konum bilgisi çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, tweet veri setinde yer alan saklı örüntülerin keşfi gerçekleştirilmiştir. Veri setinde keşfi yapılan yeni bilgiler kullanılarak, K-ortalamalar ve Ward yöntemiyle kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Mesajların oluşturulduğu ülkelerin benzerlikleri ve farklılıkları ortaya konmuştur. Tweet veri setinde yer alan mesajların, veri setinden keşfedilen yeni bilgilerin, kümeleme analizi sonucu elde edilen bilgiler ile üretilen tematik haritaların birbirleriyle etkileşim içinde olduğu, araştırmacının belirlediği sorgulamalar kapsamında filtrele araçlarının yer aldığı, veri setindeki mesajların mekânsal - zamansal gelişiminin aynı ekran üzerinden takip edildiği ve araştırmaya ait sonuçların farklı grafiksel araçlarla kullanıcıya aktarıldığı Web tabanlı interaktif bir uygulama geliştirilmiştir.
Nowadays, social media is the most effective tool for communication and building personal interests. With the widespread use of smart devices and social platforms, the importance of social media has increased and has become preferred by many people. Social media has become a source of Big data, unstructured, granular and large-scale digital data, supporting interaction between people. The COVID-19 pandemic is recognized as the most significant global crisis of our time. Although this pandemic initially started as a health crisis, it has rapidly evolved into a unique socio-economic and environmental crisis that has spread across the globe. Tracking spatial development constitutes a large part of pandemic management. There is a great need for spatial information to ensure an effective community response to control outbreaks, contact tracing and prevention of spread. Quality data and statistical results are essential for crisis management.Geovisual analytics utilizes different disciplines such as cartography, data management, data mining, interface design and cognitive science to help users detect patterns and predict future outcomes using spatial data. The main objective of this thesis is to develop a Web-based spatial visual analytics application that reflects the interactive nature of information science and cartography. In this context, the tweet data set created on the social media platform, formerly Twitter and now X, about vaccines during the COVID-19 pandemic period was used. Accordingly, the tweet data series created on the social media platform Twitter about vaccines during the COVID-19 pandemic period was used. In order to track the spatial evolution of the tweet data, location information extraction was performed. After that, the hidden patterns in the tweet data set were discovered. Using the new information discovered in the dataset, clustering analysis was performed using K-means and Ward methods. The similarities and differences of the countries where the messages were created were revealed. A Web-based interactive application has been developed in which the messages in the Tweet dataset, the new information discovered from the dataset, the information obtained as a result of the clustering analysis and the thematic maps produced interact with each other, filtering tools are included within the scope of the queries determined by the researcher, the spatial - temporal development of the messages in the dataset is followed on the same screen, and the results of the research are transferred to the user with different graphical tools.
Nowadays, social media is the most effective tool for communication and building personal interests. With the widespread use of smart devices and social platforms, the importance of social media has increased and has become preferred by many people. Social media has become a source of Big data, unstructured, granular and large-scale digital data, supporting interaction between people. The COVID-19 pandemic is recognized as the most significant global crisis of our time. Although this pandemic initially started as a health crisis, it has rapidly evolved into a unique socio-economic and environmental crisis that has spread across the globe. Tracking spatial development constitutes a large part of pandemic management. There is a great need for spatial information to ensure an effective community response to control outbreaks, contact tracing and prevention of spread. Quality data and statistical results are essential for crisis management.Geovisual analytics utilizes different disciplines such as cartography, data management, data mining, interface design and cognitive science to help users detect patterns and predict future outcomes using spatial data. The main objective of this thesis is to develop a Web-based spatial visual analytics application that reflects the interactive nature of information science and cartography. In this context, the tweet data set created on the social media platform, formerly Twitter and now X, about vaccines during the COVID-19 pandemic period was used. Accordingly, the tweet data series created on the social media platform Twitter about vaccines during the COVID-19 pandemic period was used. In order to track the spatial evolution of the tweet data, location information extraction was performed. After that, the hidden patterns in the tweet data set were discovered. Using the new information discovered in the dataset, clustering analysis was performed using K-means and Ward methods. The similarities and differences of the countries where the messages were created were revealed. A Web-based interactive application has been developed in which the messages in the Tweet dataset, the new information discovered from the dataset, the information obtained as a result of the clustering analysis and the thematic maps produced interact with each other, filtering tools are included within the scope of the queries determined by the researcher, the spatial - temporal development of the messages in the dataset is followed on the same screen, and the results of the research are transferred to the user with different graphical tools.
Açıklama
Doktora Tezi
Anahtar Kelimeler
Büyük Veri, Kartografya, Kümeleme Analizi, Mekânsal Görsel Analitik, Sosyal Medya, Tematik Harita, Big Data, Cartography, Cluster Analysis, Geovisual Analytics, Social Media, Thematic Map
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Çağlar, B. (2023). Sosyal medya mesajlarında veri madenciliği ile bilgi keşfi ve görsel analitik ortamda sunulması: COVID-19 tweet veri seti örneği. (Yayımlanmamış doktora tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya.
