COVİD-19 Döneminde Turizm İle İlgili Twitlerin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Duygu Analizi

Özet

Tüm dünyada etkili olan ve küresel bir pandemi özelliği taşıyan COVİD-19 virüsü, Türkiye’de ki turizm tercihleri üzerinde de etkisini göstermiştir. Bu çalışmada, Nisan- Ağustos 2020 tarihleri arasında atılan turizm hahstagli (#turizm) Türkçe twitler üzerinden duygu analizi çalışması yapılmıştır. Veriler Twitter API uygulamasından elde edilmiştir. Bu süreçte toplanan 9678 adet ileti gerekli ön işleme ve dönüştürme süreçleri üzerinden yapılandırılarak 4202 adet olarak analize hazır hale getirilmiş ve iletiler anlamsal açıdan içerdikleri duygu ifadesine göre üç kategoride etiketlenmiştir. Duygu analizi çalışmalarında Makine Öğrenmesi’nin en çok kullanılan yöntemlerinden (algoritmalarından); Lojistik Regresyon Analizi, Karar Ağacı, Multinominal Naive Bayes Analizi, Kümeleme Analizi(k-En Yakın Komşu), Destek Vektör Makineleri ve Rassal Ormanlar kullanılarak sınıflandırma performansları karşılaştırılmış ve en başarılı model olarak 0.66 doğruluk skoruyla Lojistik Regresyon modeli olmuştur. Oluşturulan model geliştirilmeye açık olmakla birlikte tahminlime çalışmalarında kullanıma uygundur.