MAKİNE ÖĞRENİMİ VE TWITTER VERİLERİNİN ANALİZİ: COVID-19 SONRASI İŞ TRENDLERİNİN BELİRLENMESİ

Özet

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 talebe göre iş trendlerinin makine öğrenmesi ile analizi 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