Metin madenciliği yöntemi ile akıllı ulaşım sistemleri algısının duygu analizi ile ölçülmesi

Abstract

Çalışmamızda günlük hayatımızda sıklıkla karşılaştığımız ve gündemde bir konu olan akıllı ulaşım sistemlerini inceledik. Çalışmamızdaki amaç günlük hayatımızda her an karşılaştığımız akıllı ulaşım sistemleri hakkında bireylerin duygu ve düşüncelerinin hangi yönde olduğunu belirlemektir. Çalışmanın ilk bölümünde giriş kısmına ve literatür taramasına yer verilmiştir. İkinci bölümde ise akıllı ulaşım sistemleri tarihçesi ve uygulama alanları hakkında açıklamalara yer verildi. Bir sonraki bölümde ise analiz aşamasında kullandığımız yöntem olan metin madenciliği hakkında tanımlamalarda bulunuldu. Dördüncü bölümde ise metin madenciliği tekniği olan duygu analizi hakkında bilgi verildi. Daha sonra analiz aşamasına geçerek anahtar kelimeler hakkında atılan tweetler üzerinde duygu analizi tekniği uygulayarak bireylerin konular hakkında duygularının ne yönde olduğu belirlendi. Analiz aşamasını gerçekleştirirken RapidMiner programını kullanarak bireylerin önceden belirlenen konular hakkında attıkları tweetlere ulaşıldı ve bu tweetler üzerinde duygu analizi tekniği uygulandı. Son bölümde ise çıkan sonuçları değerlendirildi ve sonuç olarak bireylerin akıllı ulaşım sistemi uygulamaları üzerinde yüzde 62 oranında olumlu bir görüşe sahip olduğu ve bu uygulamaların günlük hayatımızda daha fazla arttırılması yorumunda bulunuldu.

In our study, we examined the intelligent transport systems that we frequently encounter in our daily lives and are on the agenda. The aim of our study is to determine the direction of the feelings and thoughts of individuals about intelligent transportation systems that we encounter every moment in our daily lives. In the first part of the study, introduction and literature review are given.In the second part, we gave explanations about the history and application areas of intelligent transportation systems. In the next section, we have identified text mining, which is the method we use in the analysis phase. In the fourth part we gave information about emotion analysis, which is text mining technique. Then we went through the analysis phase and applied the emotion analysis technique on tweets about keywords to determine the direction of the individual's feelings about the subject. When we were performing the analysis phase, we used the RapidMiner program to reach the tweets that individuals have already tweeted on the topics that were identified, and we applied the emotion analysis technique on these tweets. In the last section, we evaluated the results and as a result, we found that 62 percent of individuals have a positive view on Intelligent Transportation System applications and commented on increasing these practices in our daily lives.