6 ŞUBAT 2023 TÜRKİYE’DEKİ DEPREM FIRTINASININ X (TWITTER) ÖZELİNDE TANIMLAYICI ANALİZLERİNİN YAPILMASI

Author:

DEMİRHAN Tolga1ORCID,HACIOĞLU İlker1ORCID

Affiliation:

1. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ, TUNCA MESLEK YÜKSEKOKULU

Abstract

06 Şubat 2023 tarihinde Türkiye’de büyük bir deprem fırtınası gerçekleşmiştir. Tüm ülkede derin üzüntüye neden olan bu olay sonrasında sosyal ağ paylaşımlarının ana konusu deprem olmuştur. Araştırmalar, gerçek olaylar karşısında kamuoyu görüşlerinin anlaşılması için sosyal ağların önemli bir kaynak olarak kullanılabileceğini kanıtlamıştır. Bu ağlardan biri olan X (Twitter), özellikle deprem gibi doğal afetlerde durum, fikir, yardım istekleri ve bilgi paylaşılmasında önemli bir araçtır. Zengin bir veri kaynağı olan bu paylaşımlara dayalı deprem afet analizi çalışmaları olsa da deprem analiz yöntemlerinin etkinliğini doğrulamak için daha fazla vaka çalışması yapılmasına ihtiyaç vardır. Bu çalışmanın amacı deprem fırtınası sırasında X ağında paylaşılan tweetler üzerinden kamuoyunun gündemini, eğilimini ve davranışlarını belirlemek amacıyla tanımlayıcı analizler yapmaktır. Bu bağlamda python dili ve kütüphaneleri kullanılarak bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama ile ilk aşamada X ağında 5-12 Şubat 2023 tarih aralığında, içeriğinde “deprem” kelimesi geçen 2.643.481 adet tweet çekilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Sonraki aşamada tanımlayıcı analizler yapılarak sonuçlar elde edilmiş ve bu sonuçlar veri görselleştirme araçları kullanılarak sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar büyük bir afet sonrası kullanıcıların paylaşım davranışlarını ortaya koymuştur.

Publisher

Firat Universitesi

Reference30 articles.

1. Çağlayan, N., Satoğlu, Ş., & Emine. (2018). Afet Yönetiminde Büyük Veri ve Veri Analitiği Uygulamaları- Literatür Araştırması Özet. 7. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, ULTZK 2018 Bildiriler Kitabı.

2. Çobaner, A. A. (2019). Doğal Afetlerde Twitter Kullanımı: Mersin’de 2016 Yılı Sel Felaketi Örneği . MER-AK Akademik Araştırmalar Sosyal Bilimler Kitap-1, 41-67. Mersin: Mer-Ak Mersin Akademi Yayınları.

3. Addo, P. C., Akpatsa, S. K., & Dela, T. (2023, Nisan). Topic Modeling and Sentiment Analysis of US' Afghan Exit Twitter Data: A Text Mining Approach. International Journal of Information and Management Sciences 10.6186/IJIMS.202303_34(1).0003, 59-62.

4. AFAD. (2023, 08 20). 06 şubat 2023 Kahramanmaraş (Pazarcık Ve Elbistan) Depremlerı̇ Saha Çalışmaları Ön Değerlendı̇rme Raporu. Deprem Daı̇resı̇ Başkanlığı. 1-29.

5. Ayan, B., Can, M., & Gürsoy, U. T. (2019). Sosyal Medya Madenciliği İle Firmaların Twıtter Verilerinin İncelenmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi UİİİD-IJEAS, 2019,(23):237-256 ISSN 1307-9832.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Türkçe Doğal Dil İşleme: Ses Bilgisi ve Morfolojik Analiz;Journal of Innovative Engineering and Natural Science;2024-07-03

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3