Sosyal medya verilerinden duygu analizi yöntemi ile seçim sonuçlarının mekansal tahmini: Kocaeli ili örneği

Abstract

Son dönemlerde oldukça yaygınlaşan sosyal medya ortamları gerek Türkiye'de gerekse Dünya'da sıklıkla kullanılmaktadır. Bu bağlamda Twitter, kullanıcılarla doğrudan iletişime girme imkânı verdiği için bu mecra, seçim dönemlerinde de adayların ve partilerin kurtarıcısı haline gelmiştir. Bunun altında yatan sebep, Twitter'ın kullanıcılara herhangi bir konu üzerinde fikirlerini açıkça beyan etme olanağı sunmasıdır. Ayrıca seçim dönemlerinde halkın da dilediğini yazma imkanı bulduğu bu ortam sayesinde, parti ve adayları halkın isteklerini görebilmekte, bu istek ve şikayetlere göre önlemler alabilmektedir. Bu tez kapsamında 31 Mart 2019'da yapılan yerel seçimlerde Twitter'da yayınlanan tweetlerden yararlanılarak, Kocaeli ili seçim sonuçlarının tahmini yapılmıştır. Tahminlerin yapılması için; 2019-03-01 ile 2019-03-31 tarihleri arasındaki ham tweetler, Python dilinde yazılan bir program ile json formatında toplanıp, günlük olarak gruplandırılmıştır. Seçim sonucunu belirlemeye yönelik anahtar kelimeler belirlenmiştir. Bu ham tweetler gruplandırıldığında AKP 878, İyi Parti 283, Saadet Partisi 208 adet, tarafsız 600 adet, toplamda 1969 adet tweet toplanmıştır. Tweetlerin sınıflandırılmasında Naive Bayes yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra sınıflandırılan tweetler üzerinde `Duygu Analizi` gerçekleştirilmiştir. Duygu analizi sonucunda, siyasi tercihlerin tahmininde, bu yöntemin yeteri kadar başarılı sonuçlar vermediği, popülasyonun çok geniş tutulması halinde başarı oranının artabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Twitter, Seçim Tahmini, Naive Bayes, Duygu Analizi.

Recently,social media is used frequently in turkey and the world. In this context, twitter has become the liberator of candidates and political parties during the election periods and it provides the opportunity to communicate directly with the users. The reason for this is that twitter allows users to express their opinions on any issue. In addition, thanks to this environment in which the people have the opportunity to write whatever they wish during the election periods, political parties and its candidates can see the wishes of the people and can take measures according to these requests and complaints. Within the scope of this thesis, the election results of kocaeli province were estimated by using tweets published on twitter in local elections held on 31 march 2019. To make predictions; the raw tweets between 2019-03-01 and 2019-03-31 were collected in json format with a program written in python and grouped daily. Keywords were determined to determine the outcome of the selection. When these raw tweets were grouped, for akp 878,for ıyi parti 283,for saadet partisi 208, 600 neutral, total 1969 tweets were collected. Naive bayes method was used in the classification of tweets. Then, executed ` sentiment analysis ` on classified tweets. As a result of sentiment analysis; in the estimation of political preferences this method does not yield successfull results; ıt is concluded that the success rate may increase if the population is kept very wide.Keywords: Twitter, Election Predictions, Naive Bayes, Sentiment Analysis.