Coğrafi referanslı sosyal medya verilerinden doğal dil işleme ve derin öğrenme kullanılarak duygu analizi: Kahramanmaraş depremleri örneği

Authors : Dilan Gözdem Dolu, Alper Şen

Pages : 51-67

Doi:10.9733/JGG.2024R0005.T

View : 361 | Download : 280

Publication Date : 2024-05-03

Article Type : Research Paper

Abstract :Doğal afet yönetiminde afet öncesi hazırlık, afet anı müdahale ve afet sonrası iyileştirme aşamalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak uygulanan yönetim biçimleri ile doğal afetlerin yol açtığı zararlar en aza indirgenebilmektedir. Bu çalışmanın amacı, 6 Şubat 2023 tarihli Kahramanmaraş depremleri ile ilgili X (eskiden bilinen adıyla Twitter) sosyal medya verilerinin Python programlama dilinde Selenium ve BeautifulSoup kütüphaneleri kullanılarak kazınması ve doğal dil işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak depremden etkilenen insanların afet sonrası duygu durumlarının incelenmesidir. Bu sayede, deprem anında bölge için genel duygu durumu ve sonrası için yapılacak sosyal ve psikolojik iyileştirme çalışmaları planlamalarının CBS ortamında daha hızlı ve kolay bir şekilde yapılmasına katkı sağlanabilecektir. Bu çalışmada, doğal dil işlemede kapı yinelemeli birimler (Gated Recurrent Units, GRU) derin ağ modeli kullanılarak X platformundan kazınmış ve düzenlenmiş veri kümesi üzerinde %87 test doğruluğu ile bir duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca CBS ortamında sıcak nokta analizi yapılarak yaşanan deprem ile ilgili X iletilerindeki duygu durumuna ait kümelenme örüntüsü istatistiksel olarak incelenmiştir. Böylece, yaşanabilecek depremler ile ilgili X platformuna ait coğrafi referanslı sosyal medya verilerinin duygu analizinde kullanılabileceği saptanmıştır.
Keywords : Deprem, Coğrafi referanslı sosyal medya verileri, Web kazıma, Duygu analizi, Doğal dil işleme, Derin öğrenme

ORIGINAL ARTICLE URL