Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 4
 Görüntüleme 12
 İndirme 1
COVID-19 Salgını Sürecinde Uzaktan Eğitime İlişkin Tweetlerin Duygusal Analizi
2021
Dergi:  
Journal of Computer and Education Research
Yazar:  
Özet:

Sosyal medya ortamları insanların duygu ve düşüncelerini ifade ettikleri popüler platformlar haline gelmiştir. Twitter bu platformların başında gelmektedir. Twitter günümüzde önemli bir veri kaynağına dönüşmüş ve farklı alanlarda duygu analizi çalışmalarında rol oynamıştır. Bu çalışmada covid-19 sürecinde uzaktan eğitime ilişkin atılan tweetler üzerinde duygu analizi çalışması yapılmıştır. Veri seti olarak Kaggle veri paylaşım platformu üzerinden açık erişimle sunulan veri seti kullanılmıştır. Bu veri setinden rastgele alınan 999 kayıt el yordamı ile pozitif veya negatif olarak etiketlenmiştir. KNIME üzerinde duygu analizi modeli kurulmuştur. Etiketlenen bu veri seti KNIME ile uygun düğümler kullanılarak önce ön işleme ile analize hazır hale getirilmiş, daha sonra duygusal analiz aşamalarından geçirilerek, çıktı için başarı hesaplaması yapılmıştır. Sözlük tabanlı yaklaşımın esas alındığı çalışmada %88.4 doğruluk oranına ulaşıldığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler:

Sentiment Analysis Of Tweets Relating To Distance Education During The Covid-19 Pandemic
2021
Yazar:  
Özet:

Social media environments have become popular platforms where people express their feelings and thoughts. Twitter is one of these platforms. Today, Twitter has become an important data source and has played a role in sentiment analysis studies in different fields. In this study, sentiment analysis was conducted on tweets about distance education during the covid-19 process. As the data set, the data set provided with open access over the Kaggle data sharing platform was used. 999 records randomly retrieved from this dataset were manually labeled as positive or negative. A sentiment analysis model was established on KNIME. This labeled data set was first prepared for analysis by preprocessing by using the appropriate nodes with KNIME, and then passed through the emotional analysis stages and a success calculation was made for the output. In the study, which was based on the dictionary-based approach, it was seen that the accuracy rate was 88.4%.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Journal of Computer and Education Research

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 358
Atıf : 1.602
2023 Impact/Etki : 0.642
Journal of Computer and Education Research