Analyzing Twitter Data of Firms With Social Media Mining

Ayan, Büşra; Can, Mustafa; Gursoy, Umman Tugba

doi:10.18092/ulikidince.475092

Cited by 4 publications

(1 citation statement)

References 24 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…2018 Şubat ayı boyunca 20.438 adet tweet üzerinden Twitter kullanıcılarının kozmetik, pazaryeri ve elektronik sektöründe faaliyet gösteren, rakip firmalar hakkında yaptıkları paylaşımlar ve bu firmaların kurumsal Twitter hesaplarından yapmış oldukları paylaşımlar sosyal medya madenciliği yöntemi ile analiz etmiştir. 9 Firmaların, Twitter etkinliğinin ölçülmesi amacıyla tweet sayısı, tweet değeri (olumlu, olumsuz ve nötr), takipçi kazanımı, yanıt sayısı, retweet sayısı ve beğeni sayısı başlıklarından oluşan değişkenlere ait bir başarı sıralaması yapılmış ve en başarılı firmanın kozmetik, en düşük sıralamaya sahip firmanın ise elektronik sektöründen olduğunu tespit etmişlerdir. Yapılan duygu analizi sonuçlarına göre olumlu tweet oranının, kozmetik firmaları için daha fazla olduğu sonucuna ulaşılmıştır.…”

Section: Discussionunclassified

Evaluation of Twitter Messages Related to COVID-19 Pandemic Using Text Mining Technique

Temizhan¹,

Mendeş²

2021

Turkiye Klinikleri J Biostat

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışma, yeni tip korona virüs hastalığı-2019 [coronavirus disease-2019 (COVID-19)] ile ilgili sosyal medyada yapılan paylaşımların ve atılan mesajların metin madenciliği tekniği (text mining technique) ile değerlendirilerek halkın bu salgına bakış açısını ve düşünceleri hakkında özetleyici bilgi üretmek amacıyla yürütülmüştür. Gereç ve Yöntemler: Bu amaçla, COVID-19 salgını ile ilgili atılan 40.000 Twitter mesajı metin madenciliği tekniği ile değerlendirilmiştir. Bulgular: Yapılan metin madenciliği analizi sonucunda, çalışmaya dâhil edilen Twitter kullanıcılarının tweetlerinde esas itibarıyla maske, COVID-19, Ankara Wuhan ve Bilim Kurulu olmak üzere 4 kelime üzerinde odaklandıkları ve yaptıkları paylaşımların bu 4 kelime etrafında şekillendiği belirlenmiştir. Aynı zamanda dikkate alınan Twitter kullanıcılarının, gündemlerini meşgul eden bu 4 kelimeye ilişkin duygu analizleri de (sentiment analysis) yapılmıştır. Bu vesile ile bireylerin gündemlerinde önemli bir yer teşkil eden maske, COVID-19, Ankara Wuhan ve Bilim Kurulu kelimelerinin duygularını nasıl etkilediklerine ilişkin bilgi üretilmesi de mümkün olmuştur. Yapılan duygu analizi sonucunda, bireylerin özellikle COVID-19 kelimesini duymaları ya da bundan bahsedilmesinin kendilerinde negatif bir duygu oluşturdukları sonucuna varılmıştır. Aynı zamanda Bilim Kurulunun kararlarının halkın üzerinde dikkate değer bir etki bıraktığı görülmüştür. Sonuç: Metin madenciliği ve duygu analizleri sonuçları birlikte değerlendirildiğinde halkın COVID-19 salgınının, halkın gündemini ciddi bir şekilde meşgul ettiği ve duyduklarında en fazla etkilendikleri terimlerin maske, COVID-19, Ankara Wuhan ve Bilim Kurulu olduğu sonucuna varılmıştır.

show abstract

Section: Discussionunclassified

Evaluation of Twitter Messages Related to COVID-19 Pandemic Using Text Mining Technique

Temizhan¹,

Mendeş²

2021

Turkiye Klinikleri J Biostat

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

6 Şubat 2023 Türki̇ye’deki̇ Deprem Firtinasinin X (Twitter) Özeli̇nde Tanimlayici Anali̇zleri̇ni̇n Yapilmasi

DEMİRHAN,

HACIOĞLU

2024

Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

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 tanımlayıcı bir analiz yapmaktır. Çalışmada ilk olarak, geliştirilen uygulama ile X ağında 5-12 Şubat 2023 tarih aralığında, içeriğinde “deprem” kelimesi geçen 2.643.481 adet tweet çekilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Sonraki aşamada kayıtlı veriler üzerinde kamuoyunun gündemini, eğilimini ve davranışlarını belirlemek amacıyla tanımlayıcı analizler yapılmış elde edilen sonuçlar veri görselleştirme araçları kullanılarak sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar büyük bir afet sonrası kullanıcıların paylaşım davranışlarını ortaya koymuştur. Organize olmuş paylaşımlara rastlandığı gibi, bireysel paylaşımların da yoğun olduğu görülmektedir.

show abstract

Sosyal Medyada Sağlik İleti̇şi̇mi̇: Halkla İli̇şki̇ler Modelleri̇ Temeli̇nde Sağlik Bakanliğinin Twitter Kullanimi Üzeri̇ne Bi̇r İnceleme

Batu

Şentürk

Tos

2020

Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Considering public institutions in Turkey, it is seen that "Ministry of Health" uses communication activities effectively and organizedly via Twitter. In addition to its announcements, the Ministry of Health also creates contents about health communication in their messages. In this context, within the scope of this study, the tweets published by the Ministry of Health from the official twitter account between September 1 and October 1 in 2019 are analyzed in historical order. Qualitative data-based quantitative coding is made on tweets published by the official account of the Ministry of Health. The aim of the study is to examine how the Ministry of Health uses social media as a public institution in the terms of public relations models and to determine their communication perspective with the principles that they reflect. Within the scope of the study, how the Ministry of Health uses the twitter account in terms of public relations models, how it benefits from twitter account from the perspective of health communication, and which information it provides people with the contents including health communication are sought to be answered. As a result of the analyzes conducted in the focus of health communication based on public relations models of Grunig and Hunt, it was found that the Ministry of Health generally shared its messages unilaterally, did not interact with its followers other than a tweet, and mostly used the public information model.

show abstract

Analyzing Twitter Data of Firms With Social Media Mining

Cited by 4 publications

References 24 publications

Evaluation of Twitter Messages Related to COVID-19 Pandemic Using Text Mining Technique

Evaluation of Twitter Messages Related to COVID-19 Pandemic Using Text Mining Technique

6 Şubat 2023 Türki̇ye’deki̇ Deprem Firtinasinin X (Twitter) Özeli̇nde Tanimlayici Anali̇zleri̇ni̇n Yapilmasi

Sosyal Medyada Sağlik İleti̇şi̇mi̇: Halkla İli̇şki̇ler Modelleri̇ Temeli̇nde Sağlik Bakanliğinin Twitter Kullanimi Üzeri̇ne Bi̇r İnceleme

Contact Info

Product

Resources

About