DSpace Repository

Measuring political polarization using big data: The case of Turkish elections

Show simple item record

dc.contributor.author Sürücü, Selim
dc.date.accessioned 2021-07-02T07:36:42Z
dc.date.available 2021-07-02T07:36:42Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.citation Sürücü, Selim (2020). Measuring political polarization using big data: The case of Turkish elections / Büyük veri kullanarak siyasi kutuplaşmayı ölçme: Türk seçimleri örneği. Yayımlanmış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12416/4902
dc.description.abstract Büyük veri, birçok öğrenme görevinde en son makine öğrenimi ve derin öğrenme başarılarının arkasındaki itici güç olmuştur. Sosyal medya verileri, büyük bir veri kaynağı olarak, sosyal hareketleri, politik ve sosyal değişiklikleri anlamak için birçok sosyal çalışmada kullanılmıştır. Bu çalışmada, siyasetin son dönem endişelerinden biri olan siyasi kutuplaşmayı ölçmek için sosyal medya (Twitter) verilerini analiz edeceğiz. Bu çalışmada, Türkiye'de 2019 seçimlerinde toplanan Twitter verilerinden yararlanıl-mıştır; siyasi kutuplaşmayı ölçmek için yeni ölçütler geliştirilmiştir. Sosyal ağdaki siyasi grupları analiz ettik ve ardından seçim döneminde zaman içindeki siyasi kutuplaşmayı ölçtük. Topluluk algılama algoritmalarını uygulayarak, önce toplulukları kullanıcılar arasındaki etkileşimlere göre belirleriz.Ardından, genel bir seçim sürecinde büyük verileri kullanarak siyasi kutuplaşmanın varlığını ve büyümesini başarılı bir şekilde göstermek için kullanıcı grupları (topluluklar) arasındaki etkileşimi ölçüyoruz. Bildiğimiz kadarıyla bu, siyasi bir seçim sürecinde ilk geniş ölçekli siyasi kutuplaşmaya ilişkin veri çalışmasıdır. tr_TR
dc.description.abstract Big data has been the driving force behind the latest machine learning and deep learning accomplishments in many learning tasks. Social media data, as a big data resource, has recently been used in many social studies to understand the social movements and political and social changes. In this study, we will analyze social media (Twitter) data to measure political polarization, which is one of the recent concerns in politics. This study made use of Twitter data collected in the 2019 elections in Turkey; new metrics are developed to measure the political polarization. We analyzed the political groups in the social network and then measure political polarization overtime during the election period. By applying community detection algorithms, we first identify communities based on the interactions among users. Then, we measure the interaction among user groups (communities) to successfully show the existence and growth of political polarization using big data during a general election process. To the best of our knowledge, this is the first wide-scale big data study on political polarization in a political election process. tr_TR
dc.language.iso eng tr_TR
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess tr_TR
dc.subject Political Polarization tr_TR
dc.subject Community Detection tr_TR
dc.subject Big Data tr_TR
dc.subject Social Media Analysis tr_TR
dc.subject Politik Kutuplaşma tr_TR
dc.subject Topluluk Tespiti tr_TR
dc.subject Büyük Veri tr_TR
dc.subject Sosyal Medya Analizi tr_TR
dc.title Measuring political polarization using big data: The case of Turkish elections tr_TR
dc.title.alternative Büyük veri kullanarak siyasi kutuplaşmayı ölçme: Türk seçimleri örneği tr_TR
dc.type masterThesis tr_TR
dc.identifier.startpage 1 tr_TR
dc.identifier.endpage 57 tr_TR
dc.contributor.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record