Affiliation:
1. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ, ZİRAAT FAKÜLTESİ, ZOOTEKNİ BÖLÜMÜ
Abstract
Bu çalışmada Twitter kullanıcılarının İyi tarım, organik tarım ve sürdürülebilir tarım hakkındaki duygu ve düşünceleri duygu analizi tekniğinden yararlanılarak analiz edilmiştir. Bu amaçla, tarımla ilgili üç farklı hashtag grubunda toplam 15984 tweet metin madenciliği tekniği ile değerlendirilmiştir. Yapılan duygu analizi sonucunda, tweet atan bireylerin bu tarım teknikleri hakkındaki duygu ve düşünceleri arasında anlamlı farklılıkların bulunduğu gözlenmiştir. Twitter kullanıcıları için en popüler ve en güvenilir tarım uygulamasının İyi Tarım uygulaması olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, bütün tweetlere ait duygu analizi sonuçları değerlendirildiğinde Twitter kullanıcıları genel olarak tarım hakkında pozitif duygu ve düşüncelere sahip olduğu belirlenmiştir.
Publisher
Harran Tarim ve Gida Dergisi
Reference12 articles.
1. Abiola O., Alli A.A., Tale O.A., Misra S. and Alli O.A. (2023). Sentiment analysis of COVID‑19 tweets from selected hashtags in Nigeria using VADER and Text Blob analyser. Journal of Electrical Systems and Inf Technol (2023) 10:5. https://doi.org/10.1186/s43067-023-00070-9
2. Anonymous (2023). Data Preprocessing in Data Mining (2023). Retrieved from: https://www.geeksforgeeks.org/data-preprocessing-in-data-mining/
3. Anonymous (2014). Project description. TextBlob: Simplified Text Processing.
ttps://pypi.org/project/textblob/0.9.0/#:~:text=TextBlob%20is%20a%20Python%20(2,classification%2C%20translation%2C%20and%20more.
4. Arumugam R., Shanmugamani R. (2018). Hands-On Natural Language Processing with Python. Packt Publishing Ltd. Birmingham B3 2PB, UK. ISBN 978-1-78913-949-5.
5. Barzenji H.S.A. (2021). Sentiment Analysis of Twitter Texts Using Machine Learning Algorithms. Academic Platform Journal of Engineering and Science 2021; 9-3, 460-471. Doi: 10.21541/apjes.939338