Quick Access


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


MAKİNE ÖĞRENİMİ VE TWİTTER VERİLERİNİN ANALİZİ: COVİD-19 SONRASI İŞ TRENDLERİNİN BELİRLENMESİ
(MACHINE LEARNING AND ANALYSIS OF TWITTER DATA: IDENTİFYING BUSINESS TRENDS AFTER COVID-19 )

Author : Yavuz Selim BALCIOĞLU  ; Melike ARTAR; Oya ERDİL  
Type :
Printing Year : 2022
Number : 33
Page : 353-361
    


Summary

Covid-19 salgını ile beraber sosyal hayat ve iş hayatındaki rutinlerde büyük oranda değişim yaşanmıştır. Değişen bu yeni rutinler beraberinde yeni ihtiyaç ve talepleri getirmiştir. İş hayatının bu yeni düzene uyum sağlayabilmesi ve yeni stratejiler geliştirebilmesi için, mevcut yönelimlerin analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Twitter’da Covid-19 sonrası atılan twittler üzerinden en çok talep göre iş trendlerinin makine öğrenmesi ile analiz yapılmıştır. Twitter aracılığıyla elde edilen metinsel ifadeler, doğal dil işleme gibi yöntemlerle veriye dönüştürülmektedir. Bu verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi, hedeflenen konular hakkında yol haritası oluşturacak önemli bilgiler edinilmesini mümkün kılmaktadır. Araştırma kapsamında yüksek etkili toplam 48765 tweet seçilmiştir. Belirlenen iş trendlerine ait toplam tweet sayısına kelime frekans analizi uygulanmıştır. Araştırma kapsamında twitter platformları aracılığıyla elde edilen metinsel ifadeler, doğal dil işleme yöntemiyle veriye dönüştürülmüştür. Ayrıca, makine öğrenmesi algoritmalarından SVM’ye dayalı bir kelime analizi modeli kullanılmıştır. Analizler sonucunda; çevrimiçi yemek servisi, çevrimiçi satış uzmanlığı, uzaktan çalışma, sağlık çalışanları, kişisel koçluk, çevrimiçi eğitim ve tamirciliğin popüler iş kolları olduğu ortaya çıkmıştır.



Keywords
Makine Öğrenimi, İş Trendleri, Sinir Ağları, Twitter, SVM, Covid-19

Abstract

With the Covid-19 epidemic, there has been a great change in the routines of social and business life. These changing routines have brought with them new needs and demands. In order for business life to adapt to this new order and develop new strategies, current trends should be analyzed. In this study, the most demanded business trends on Twitter after Covid-19 were analyzed by machine learning. Textual expressions obtained through Twitter are converted into data by methods such as natural language processing. Analyzing these data correctly makes it possible to obtain important information that will create a roadmap about the targeted issues. Within the scope of the research, a total of 48765 tweets with high impact were selected. Word frequency analysis was applied to the total number of tweets belonging to the determined business trends. Within the scope of the research, textual expressions obtained through twitter platforms were converted into data by natural language processing method. In addition, a word analysis model based on SVM, one of the machine learning algorithms, was used. As a result of the analysis; online food services, online sales specialist, remote working, healthcare professionals, personal coaching, online training and repairman have emerged as popular lines of business.



Keywords
Machine Learning, Trend Jobs, Neural Networks, Twitter, SVM, Covid-19

Advanced Search


Announcements


    EYLÜL SAYISI 

    Değerli Bilim İnsanları,   Eylül Sayımız Yayınlanmıştır.



    KASIM SAYISI

    Değerli Bilim İnsanları, Kasım Sayımız İçin Makalenizi 01 Kasım Tarihine Kadar Yükleyebilirsiniz.



Address :Göztepe Mah., Beykoz, Istanbul/TURKEY
Telephone :+90 537 579 28 78 (Turkey) Fax :+90 216 606 32 75
Email :journalssd@gmail.com

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri