Sosyal Ağlar üzerinde Ontoloji Tabanlı Sezgi Analizi için Bir Uygulama Çerçevesinin Geliştirilmesi

• Main Authors: Kadir TUTAR, Murat ÜNALIR, Levent TOKER
• Format: Article
• Language: English
• Published: Pamukkale University 2015-10-01
• Series: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
• Subjects: -; sentiment analysis; ontology; ontology based-sentiment analysis; social media feedback management; sezgi analizi; ontoloji; ontoloji tabanlı sezgi analizi; sosyal medya geribildirim yönetimi
• Online Access: https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20560/219120?publisher=pamukkale
• ISSN: 1300-7009; 2147-5881

Gelişen İnternet teknolojileri, sosyal medya uygulamalarının yaygınlaşması, Web 2.0’da meydana gelen gelişmeler İnternet kullanıcılarının kullanım alışkanlıklarını değiştirmiştir. Gelişmeler ile birlikte günümüzde İnternet kullanıcıları duygu ve düşüncelerini sosyal medya uygulamaları üzerinde herhangi bir zamanda herhangi bir yerde paylaşabilmektedirler. Sosyal medya kullanımı arttıkça sosyal medya üzerinde oluşan değerli geri bildirim verisi de giderek artmaktadır. Bu amaçla sosyal medya verisinin toplanması, değerlendirilmesi ve yorumlanması giderek önem kazanmaktadır. Bu ihtiyacın karşılanmasında, metin tabanlı veriler üzerinde yorumlama ve duygu çıkarsama işlemleri için “doğal dil işleme” ve “sezgi analizi” gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada mevcut sezgi analizi yöntemleriyle elde edilen sonuçların doğruluğunu ve başarısını arttırmak amacıyla ontoloji tabanlı yeni bir sezgi analizi yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem ile analiz işlemi öncesinde alana özgü bilgilerin ontolojiler ile modellenmesi gerekmektedir. Bu yaklaşım sayesinde klasik sezgi analizi yöntemlerine göre daha doğru ve daha nitelikli sonuçların üretilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen altyapının bir diğer önemli ve yenilikçi özelliği ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.Geliştirilen yöntem ile analiz işlemi öncesinde alana özgü bilgilerin ontolojiler ile modellenmesi gerekmektedir. Bu yaklaşım sayesinde klasik sezgi analizi yöntemlerine göre daha doğru ve daha nitelikli sonuçların üretilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen altyapının bir diğer önemli ve yenilikçi özelliği ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.