The Expression of Emotions Through Musical Parameters During the Covid-19 Restrictions: A Sentiment Analysis on Philippines Spotify Data

Authors : Ahmet YÜCEL

Pages : 92-116

Doi:10.33461/uybisbbd.1139568

View : 16 | Download : 8

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Spotify, dinleyicilerin dinleme kalıplarına göre çok çeşitli çalma listeleri sunan dünyanın en büyük çevrimiçi müzik paylaşım platformudur. Bu makale, Filipinler verisi üzerine yapılan incelere göre, müzik tercihinin duygusal durumla yüksek oranda ilişkili olduğunu ve müziğin pandemi sırasında bir duygu düzenleyici araç olduğunu ortaya koymaktadır. Popüler makine öğrenimi yöntemleri insert ignore into journalissuearticles values(sınıflandırma ve regresyon ağaçları, güçlendirilmiş ağaçlar, rastgele ormanlar, Destek Vektör Makineleri ve Yapay Sinir Ağları);, pandeminin şiddetiyle orantılı olarak farklı zaman periyotlarında insanların müzik tercihlerini sınıflandırmak için, 5 katlı çapraz doğrulama ile birlikte kullanılmıştır. Algoritmaların öğrenme süreçlerinde günlük resmi covid-19 istatistikleri ve Spotify verileri ana değişkenler olarak kullanılmaktadır. SVM, %98,01 doğruluk oranı elde ederek ortalama doğruluk oranında diğer alternatif modeller içinde en iyi performansı göstermiştir. Ek olarak, ANN, özellikle tek bir modelde elde edilen doğruluk açısından diğer alternatiflerden daha iyi performans göstererek %99,30 doğruluk oranına ulaşmıştır. Ayrıca insert ignore into journalissuearticles values(azalan sırada); en büyük insert ignore into journalissuearticles values(mutlak); değişime sahip değişkenler ST_Intrumentalness insert ignore into journalissuearticles values(%26,45);, ST_Acousticness insert ignore into journalissuearticles values(%19,03);, ST_Liveness insert ignore into journalissuearticles values(%16,11); ve ST_Valence insert ignore into journalissuearticles values(%14,1);\`dir. Pandemi kaynaklı stres ve konserlerin iptali göz önüne alındığında, ST_Valence insert ignore into journalissuearticles values(müzikal pozitiflik); ve ST_Liveness değişkenlerinin böyle bir oranda değişeceği sezgisel bir beklenti olmuştur. Sonuçlar, müzik tercihinin duygusal durumun önemli bir göstergesi olduğunu doğrulamaktadır.
Keywords : Nicel Karar Yöntemleri, Veri Analitiği, Makine Öğrenimi, Duygu Analizi, Müzik