Türkiye'de COVID-19 aşılaması hakkında toplumsal duygusal durumun sosyal medya verileri üzerinde makine öğrenmesi metotları kullanılarak incelenmesi

Abstract

İnternet ve sosyal medya platformlarının evrimi ile birlikte bilgi üretimi, tüketimi, dolaşımı ve aktarımı, önceki dönemlere göre benzersiz bir hız kazanmıştır. Güncel istatistiksel ve sosyal çalışmalar ise Facebook, Twitter ve Instagram gibi sosyal medya platformlarının, insan davranışlarını etkileyen oldukça önemli verilere sahip olduğunu göstermektedir. Bu veriler, COVID-19'un yayılmasını izlemek, önlemek ve kontrol altına almak için kullanılabilecek, özellikle insanların duygusal durumlarını analiz etmek ve anlamak için büyük bir kaynak sunmaktadır. Bu tez çalışmasında, Türkiye'de COVID-19 aşılama sürecine yönelik toplumsal duygusal tepkileri anlamak ve analiz etmek amacıyla Twitter verileri kullanılmıştır. Çalışma, aşılamanın toplumsal duygu durumunu belirli bir zaman diliminde Türkçe tivitler aracılığıyla incelemeyi ve aşılamayla ilgili düşünceleri, endişeleri, memnuniyeti ve diğer duygusal tepkileri anlamayı hedeflemiştir. Bu bağlamda, Twitter verileri istatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi, Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri ve sözlük tabanlı yaklaşım kullanılarak analiz edilmiştir. Üzerine çalışılan veri seti, Şubat 2020'den Ocak 2023'e kadar dünya genelinde atılan Türkçe tivitlerden oluşmaktadır. Söz konusu dönemde aşılama ile ilgili yaklaşık 200 milyon tivit filtrelendikten sonra elde edilen 38,628 tivit analiz edilmiştir.

With the evolution of the Internet and social media platforms, the production, consumption, circulation and transfer of information has gained unprecedented speed compared to previous periods. Recent statistical and social studies show that social media platforms such as Facebook, Twitter and Instagram have significant data that influence human behaviour. These data offer a great resource for analysing and understanding people's emotional states, which can be used to monitor, prevent and control the spread of COVID-19. This study uses Twitter data to understand and analyse public emotional reactions to the COVID-19 vaccination process in Turkey. The study aimed to examine the public sentiment of vaccination through Turkish tweets in a specific time period and to understand thoughts, concerns, satisfaction, and other emotional reactions to vaccination. In this context, Twitter data were analysed using statistical methods, machine learning, Natural Language Processing (NLP) techniques and Lexicon-based approach. The studied dataset consists of Turkish tweets posted worldwide from February 2020 to January 2023. After filtering approximately 200 million tweets related to vaccination in the period in question, 38,628 tweets were analysed.