Determination of twitter users sentiment polarity toward airline market

Koçak, Bahri Baran; Polat, Inci; Koçak, Cem Burak

doi:10.17261/pressacademia.2016118690

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Public perception regarding transit systems can be captured as an essential part of creating an appropriate and equitable service. Gathering such perceptions also holds the potential for identifying ways of increasing ridership and for exploring sources of transport-related social exclusion [22,23].…”

Section: State-of-the-artmentioning

confidence: 99%

Public Transport Tweets in London, Madrid and Prague in the COVID-19 Period—Temporal and Spatial Differences in Activity Topics

et al. 2022

View full text Add to dashboard Cite

Public transport requires constant feedback to improve and satisfy daily users. Twitter offers monitoring of user messages, discussion and emoticons addressed to official transport provider accounts. This information can be particularly useful in delicate situations such as management of transit operations during the COVID-19 pandemic. The behaviour of Twitter users in Madrid, London and Prague is analysed with the goal of recognising similar patterns and detecting differences in traffic related topics and temporal cycles. Topics in transit tweets were identified using the bag of words approach and pre-processing in R. COVID-19 is a dominant topic for both London and Madrid but a minor one for Prague, where Twitter serves mainly to deliver messages from politicians and stakeholders. COVID-19 interferes with the meaning of other topics, such as overcrowding or staff. Additionally, specific topics were discovered, such as air quality in Victoria Station, London, or racism in Madrid. For all cities, transit-related tweeting activity declines over weekends. However, London shows much less decline than Prague or Madrid. Weekday daily rhythms show major tweeting activity during the morning in all cities but with different start times. The spatial distribution of tweets for the busiest stations shows that the best-balanced tweeting activity is found in Madrid metro stations.

show abstract

Section: State-of-the-artmentioning

confidence: 99%

Public Transport Tweets in London, Madrid and Prague in the COVID-19 Period—Temporal and Spatial Differences in Activity Topics

et al. 2022

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

The Evaluation of Financial Participation Banking System in Turkey in the context of Sentiment Analysis

Aytekin¹,

Keskin²

2019

International Journal of Islamic Economics and Finance Studies

View full text Add to dashboard Cite

Türkiye'de faizsiz finans sistemi ile ilgili birçok araştırma yapılmıştır. Bu araştırmalarda genel olarak anket ve mülakat yöntemi kullanılmış ve bu durum söz konusu araştırmaların belirli bir kitle ile sınırlı kalmalarına neden olmuştur. Ayrıca, bu araştırmaların konuları ve sonuçları, genel olarak birbirlerine benzerlik göstermiştir. Bu araştırmada ise yapılmış araştırmalardan farklı olarak, Türkiye'de faizsiz finans sistemi ile ilgili internet kaynaklarında ve sosyal medya platformlarında paylaşılan çok sayıdaki Türkçe metnin, www.mediatoolkit.com aracılığı ile cümle seviyesinde duygu analizi yapılmıştır. Analiz için faizsiz finans sistemi ile ilgili literatürde çokça karşılaşılan kavramlar belirlenmiş ve bu kavramlarla ilişkili anahtar kelimeleri içeren veri seti ile tüm metinler taranmıştır. Bu araştırmanın verileri, 2019 Ocak ayında faizsiz finans sistemi ile ilgili internet kaynaklarında ve sosyal medya platformlarında paylaşılan 1.981 adet Türkçe metinden oluşmaktadır. Yapılan analizle, faizsiz finans sistemi ile ilgili kavramları içeren paylaşımlar, pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılmış, sonuçlar yorumlanmış ve önerilerde bulunulmuştur. Araştırmanın sonucuna göre, "katılım bankaları"nın basında yer alan haberlerde "faiz" kavramı ile bir arada anılmaları, insanlarda bu kurumlara yönelik olumsuz bir önyargı oluşturmaktadır. Ayrıca faizsiz finans sistemini temsil eden ticari kurumların hem banka olarak hem de birden çok kavramla birlikte anılmaları, insanlarda aynı kurumlarla ilgili farklı duygulara yol açmaktadır.

show abstract

Ticari Havayolu Taşımacılığı Sektöründe Makine Öğrenmesi Uygulamalarının İncelenmesi

Şekerli¹

2019

Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Karmaşıklığın oldukça fazla olduğu, dinamik bir çevrede operasyonlarını sürdüren havayolu işletmelerinin birçok kısıta rağmen doğru karar almaları oldukça önemlidir. Bugün çok çeşitli veri ve büyük miktarda veri üreten havayolu işletmelerinin bu verileri en doğru şekilde değerlendirebilme becerileri kararlarının etkinlik derecesini belirleyebilecektir. Bu nedenle, bu çalışma kapsamında Yapay Zeka (YZ) uygulaması olan Makine Öğrenmesinin (MÖ) havayolu işletmelerinin hangi süreçlerinde, hangi algoritmalar ile kullanılabileceği alanyazında yer alan çalışmalar incelenerek tespit edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar, özellikle son yıllarda MÖ'nün "dispeç güvenilirliği", "uçuş emniyeti", "gelir yönetimi/fiyatlama" ve "müşteri davranışları" konularına uygulanmasında bir artış olduğunu ortaya koymaktadır.

show abstract

Determination of twitter users sentiment polarity toward airline market

Cited by 3 publications

References 1 publication

Public Transport Tweets in London, Madrid and Prague in the COVID-19 Period—Temporal and Spatial Differences in Activity Topics

Public Transport Tweets in London, Madrid and Prague in the COVID-19 Period—Temporal and Spatial Differences in Activity Topics

The Evaluation of Financial Participation Banking System in Turkey in the context of Sentiment Analysis

Ticari Havayolu Taşımacılığı Sektöründe Makine Öğrenmesi Uygulamalarının İncelenmesi

Contact Info

Product

Resources

About