Sentiment analysis and gender prediction in twitter data

Abstract

In this thesis, tweets from Twitter that have been sent by users will be considered on a preferential basis in accordance with determined or requested specific key word(s). Also the interpretation of these tweets, by the computer, will be examined in a way as they are "Positive", "Negative" or "Neutral". In this context, under the heading 'Twitter Sentiment Analysis', studies were conducted and the success rates of achieved results were compared. In addition to this, on the basis of the usernames(of users) who send tweets, tweets was compared with Turkish Special Names which is shared by the Turkish Language Association (TDK) and also achieved results and gender determinations of users in terms of "Female", "Male" or "Not Determined," were examined. Under the heading of 'Gender Prediction in Twitter' studies were conducted and the success rates of achieved results were compared. On the basis of this study, the related topics of 'Sentiment Analysis' and 'Gender Prediction' were examined for Turkish Language and all of these studies were carried out through Turkish language.

Bu tezde, sosyal medyada önemli bir yere sahip olan Twitter uygulamsında, belirlenen veya istenen spesifik bir kelime (ler)' e göre kişilerin atmış olduğu tweetler ele alınmış, bu tweetlerin otomatik olarak "Olumlu", "Olumsuz" ya da "Nötr" şeklinde bilgisayar tarafından yorumlanması incelenmiştir. Bu kapsamda, "Twitter Duygu Analizi" başlığı altında çalışmalar yapılmış ve çıkan sonuçların başarı oranları karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra, tweet atan kullanıcıların kullanıcı adları temel alınarak, Türk Dil Kurumu tarafından paylaşılan Türkçe Özel İsimler ile karşılaştırılmış, çıkan sonuçlar ve eşleşmelere göre kullanıcıların Cinsiyet tespitlerinin "Kadın", "Erkek" ya da "Tespit Edilemedi" şeklinde yorumlanması incelenmiştir. Yine bu kapsamda da, "Twitterda Cinsiyet Tespiti" başlığı altında çalışmalar yapılmış ve çıkan sonuçların başarı oranları karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın temelinde, Twitter Duygu Analizi ve Twitterda Cinsiyet Tespiti başlılklı konular Türkçe dili için ele alınmış ve yapılan tüm çalışmalar Türkçe dili üzerinden yürütülmüştür.