{"id":3690,"date":"2022-11-30T23:32:27","date_gmt":"2022-11-30T20:32:27","guid":{"rendered":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/?p=3690"},"modified":"2025-08-10T13:24:40","modified_gmt":"2025-08-10T10:24:40","slug":"sosyal-medya-verileri-ile-sentiment-analiz-teknigi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/sosyal-medya-verileri-ile-sentiment-analiz-teknigi\/","title":{"rendered":"Sosyal Medya Verileri ile Sentiment Analiz Tekni\u011fi"},"content":{"rendered":"

Sosyal medya verileri<\/strong> ile sentiment analiz nas\u0131l yap\u0131l\u0131r? Geli\u015fen teknolojiyle beraber insanlar\u0131n sosyal medya platformlar\u0131n\u0131 kullan\u0131mlar\u0131nda g\u00f6zle g\u00f6r\u00fclebilecek derecede art\u0131\u015f meydana gelmi\u015ftir. Bu platformlar b\u00fcy\u00fck hacimli portf\u00f6y ve dan\u0131\u015fmanl\u0131k \u015firketlerinin yan\u0131 s\u0131ra daha k\u00fc\u00e7\u00fck hacimli oyuncular\u0131n hisseler kar\u015f\u0131s\u0131ndaki tepkilerini payla\u015fabilecekleri alan olarak ortaya \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck hacimli sermayeye sahip olsalar da say\u0131ca fazla olan oyuncular\u0131n hisseler \u00fczerindeki etkisi bu \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n konusunu olu\u015fturmaktad\u0131r. Bu \u00e7al\u0131\u015fmada k\u00fc\u00e7\u00fck hacimli oyuncular\u0131n payla\u015ft\u0131\u011f\u0131 sosyal medya g\u00f6nderilerinin hisseler \u00fczerindeki etkisi incelenecektir. Elde edilen veriler \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda nicel olarak fazlaca bulunan bu t\u00fcr borsa oyuncular\u0131, payla\u015ft\u0131klar\u0131 g\u00f6nderiler sayesinde hisseleri olumlu ya da olumsuz etkileyebilecekleri ortaya \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Ayr\u0131ca k\u00fc\u00e7\u00fck sermayeli borsa oyuncular\u0131n\u0131n birbiri \u00fczerinde etkileri sosyal medya platformlar\u0131n\u0131n incelenmesiyle ortaya \u00e7\u0131kacakt\u0131r.<\/p>\n

Giri\u015f<\/b><\/p>\n

Sosyal medya platformlar\u0131 g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131n\u0131 \u015fekillendiren en \u00f6nemli etkenlerden biri haline gelmi\u015ftir.\u00a0 Sosyal medya platformlar\u0131 insanlar\u0131n duygu ve d\u00fc\u015f\u00fcncelerini payla\u015ft\u0131klar\u0131 mecralard\u0131r. Ge\u00e7mi\u015fe g\u00f6re kullan\u0131m\u0131 h\u0131zla artan bu platformlara her ge\u00e7en g\u00fcn yenileri eklenmektedir. Bug\u00fcn geldi\u011fimiz noktada Reddit, Meta, Twitter gibi mecralar insanlar\u0131n neredeyse g\u00fcnl\u00fck ya\u015famda oldu\u011fundan \u00e7ok daha fazla birbirleriyle etkile\u015fimde bulunduklar\u0131 platformlard\u0131r. Sosyal ya\u015famda etki edilebilecek insan say\u0131s\u0131 g\u00f6r\u00fc\u015fme s\u0131kl\u0131\u011f\u0131yla k\u0131s\u0131tl\u0131yken sosyal medya platformlar\u0131nda bu durum do\u011fal olarak ortada yoktur. Bu sayede insanlar tek bir payla\u015f\u0131mla milyonlarca ki\u015fiye ula\u015fabilmektedirler. \u0130nsanlar her konuda oldu\u011fu gibi borsa hakk\u0131nda da sosyal medya platformlar\u0131na \u00e7ok fazla payla\u015f\u0131m yapmaktad\u0131rlar. Bu sayede sosyal medya platformlar\u0131nda borsa hakk\u0131nda bir veri havuzu olu\u015fmaktad\u0131r. Bu veri havuzunun \u2013 big data \u2013\u00a0 sentiment analiz y\u00f6nteminden ge\u00e7irilerek tasnif edilmesi sonucu borsa \u00f6ng\u00f6r\u00fcmlenmesi sa\u011flanabilmektedir. Bu makalede; sentiment analiz tekni\u011finin a\u00e7\u0131klanmas\u0131 ve Twitter verileri ile sentiment analizin yap\u0131labilirli\u011fi, Twitter\u2019daki g\u00f6nderilerin Borsa \u0130stanbul(B\u0130ST) hisseleri \u00fczerinde etkisi<\/a>, k\u00fc\u00e7\u00fck sermayeli birbirinden ba\u011f\u0131ms\u0131z topluluk hareketlerinin sentiment analiz ile \u00f6ng\u00f6r\u00fcmlenmesi, teknolojinin ilerlemesi ile beraber gelecekte sentiment analizin yeri a\u00e7\u0131klanacakt\u0131r.<\/p>\n

I.\u00a0\u00a0 Sentiment Analiz Tekni\u011finin A\u00e7\u0131klanmas\u0131 ve
\nTwitter Verileri ile Sentiment Analizin Yap\u0131labilirli\u011fi<\/b><\/p>\n

Sentiment analiz tekni\u011fi yap\u0131 olarak Python yaz\u0131l\u0131m\u0131 \u00fczerine bina edilmi\u015ftir. Alenile\u015ftirilmi\u015f verilerin kullan\u0131labilirli\u011fi durumundan dolay\u0131 T\u00fcrkiye Cumhuriyeti\u2019nde payla\u015f\u0131lm\u0131\u015f her veri kullan\u0131labilmektedir. T\u00fcrkiye\u2019de bug\u00fcn Datakapital A.\u015e.\u00a0 gibi bir\u00e7ok \u015firket bu tip veri i\u015fleme tekni\u011fi ile borsa \u00f6ng\u00f6r\u00fcmleme servisi sunacakt\u0131r\/sunmaktad\u0131r. Bu \u015firketlerin sundu\u011fu hizmetin temel mant\u0131\u011f\u0131 twitter, reddit gibi borsa \u00fczerine payla\u015f\u0131m say\u0131s\u0131 olduk\u00e7a fazla olan internet sitesinden \u00a0– payla\u015f\u0131lan verileri- verileri \u00e7ekmek sureti ile elde edilen verilerin python yaz\u0131l\u0131m\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla 0, -1 yada 1 olarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131d\u0131r. [1]<\/a>\u00a0Bu s\u0131n\u0131fland\u0131rmada 0 n\u00f6tr\/duygusuz, -1 negatif\/olumsuz, 1 olumlu\/pozitif anlam\u0131na gelmektedir. Bu sayede her hisse hakk\u0131nda duygusal da\u011f\u0131l\u0131m elde edilmi\u015f olmaktad\u0131r. Bu da\u011f\u0131l\u0131mlar sonucunda pozitif duygu durumu daha y\u00fcksek olan hisselerin ileride artaca\u011f\u0131 g\u00f6sterilmektedir.<\/p>\n

Twitter verileri ile yap\u0131lan sentiment analizde<\/a> \u00f6nemli noktalardan biri hashtag dedi\u011fimiz mekanizman\u0131n kullan\u0131lmas\u0131d\u0131r. Hashtag mekanizmas\u0131 ile \u00e7ekilen tweetlerde bol miktarda alakas\u0131z tweet bulunabilmektedir. Python ile olu\u015fturulan yapay zekan\u0131n yanl\u0131\u015f veri i\u015flememesi i\u00e7in yap\u0131lmas\u0131 gereken sosyal bilimci \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n bu verilerin bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc kendilerinin de i\u015flemesidir. Bu sayede yapay zekaya yeni bir rota da olu\u015fturulmu\u015f olmaktad\u0131r. Sosyal bilimcilerin i\u015fledi\u011fi verilerin kesinli\u011fi (accuracy) ise di\u011fer sosyal bilimci \u00e7al\u0131\u015fanlarla k\u0131yaslanarak ortaya koyulabilmektedir. 1000 tweetten\u00a0 en az %85\u2019inin uyu\u015ftu\u011fu iki sosyal bilimci \u00e7al\u0131\u015fan\u0131n okudu\u011fu verilerin kesinli\u011fi y\u00fcksek demektedir. Bu sayede yapay zekan\u0131n kesinli\u011fi artt\u0131r\u0131lmaktad\u0131r. \u00c7al\u0131\u015fanlar\u0131n sosyal bilimci ya da sosyal bilimlerle ilgili ki\u015filerden se\u00e7ilme nedeni ise okuduklar\u0131 verileri anlayabilme ve sosyolojik analiz yapabilme kapasitesine sahip olmalar\u0131 gereklili\u011findendir. Bu s\u00fcrecin sonunda elde edilen tasnif ayl\u0131k abonelik veya direkt sat\u0131m olarak pazara \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Bu tasnifi sat\u0131n alan bireyler ald\u0131klar\u0131 ve alacaklar\u0131 hisseler \u00fczerinde pazar\u0131n duygu durumunu elde etmi\u015f olacaklard\u0131r. Bu edinim hizmeti sat\u0131n alan ki\u015fi ve kurumlara borsa \u00fczerinde \u00f6ng\u00f6r\u00fcmleme imk\u00e2n\u0131 sunmaktad\u0131r. Ara\u015ft\u0131rmalara g\u00f6re – \u201cSosyal Medya\u00a0 Platformlar\u0131n\u0131n Hisse Senedi Piyasalar\u0131na Etkisi: BIST 30 \u00d6rne\u011fi\u201d,\u00a0\u201c Twitter verileri ile duygu analizi\u201d \u2013 her pozitif yorum hisseler \u00fczerinde yukar\u0131 y\u00f6nl\u00fc bir hareketlenme olu\u015fturmaktad\u0131r. Bu sayede ileride hisse grafi\u011finin ileride ne y\u00f6nde seyredece\u011fi tahmin, tahmin edilebilmektedir.<\/p>\n

II.\u00a0\u00a0 Twitter\u2019daki G\u00f6nderilerin B\u0130ST Hisseleri
\n\u00dczerine Etkisi<\/b><\/p>\n

Twitter\u2019 da B\u0130ST hakk\u0131nda at\u0131lan tweetler B\u0130ST grafi\u011fini olumsuz ya da olumlu anlamda etkide bulunmaktad\u0131r. Bu durum\u00a0\u201cSosyal Medya Platformlar\u0131n\u0131n Hisse Senedi Piyasalar\u0131na Etkisi: BIST 30 \u00d6rne\u011fi\u201d adl\u0131 makalede\u00a0\u015fu \u015fekilde a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r.<\/p>\n

\n

Sonuc\u0327lar her bir \u015firket ic\u0327in ayr\u0131 ayr\u0131 de\u011ferlendirilecek olursa; negatif de\u011fi\u015fkenine ait katsay\u0131 ARCLK, ASELS, EREGL, GARAN, KOZAA, KOZAL, PGSUS, SAHOL, SODA, VAKBN i\u00e7in anlaml\u0131d\u0131r. ARCLK, EREGL, GARAN, KOZAA, KOZAL, SAHOL, SODA ve VAKBN ic\u0327in katsay\u0131 beklendig\u0306i gibi negatif is\u0327aretlidir. Bu s\u0327irketler hakk\u0131nda at\u0131lan olumsuz tweetler s\u0327irkete ait hisse senedi getirisini olumsuz etkilemektedir.\u00a0<\/em><\/i><\/p>\n

ASELS ve PGSUS ic\u0327in ise beklenenin aksine pozitif is\u0327aretlidir. Pozitif deg\u0306is\u0327kenine ait katsay\u0131 ARCLK, GARAN, KOZAA, KOZAL, PGSUS, SISE, TKFEN ve VAKBN ic\u0327in anlaml\u0131d\u0131r. ARCLK, GARAN, KOZAA, KOZAL, TKFEN ve VAKBN ic\u0327in katsay\u0131 beklendig\u0306i gibi pozitif is\u0327aretlidir. Bu s\u0327irketler hakk\u0131nda at\u0131lan olumlu tweetler s\u0327irkete ait hisse senedi getirisini olumlu etkilemektedir. PGSUS ve SISE ic\u0327in ise beklenenin aksine negatif is\u0327aretlidir. Hacim deg\u0306is\u0327kenine ait katsay\u0131 ASELS, HALKB, ISCTR, KOZAA, KOZAL, KRDMD, SAHOL, THYAO, TOASO, TSKB, TTKOM ve VAKBN ic\u0327in anlaml\u0131 ve beklenti paralelinde pozitif i\u015faretlidir. Bu s\u0327irketler ic\u0327in is\u0327lem hacmindeki art\u0131s\u0327, s\u0327irket getirisini art\u0131rmaktad\u0131r<\/em><\/i>.\u00a0[2]<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Sentiment<\/p>\n

Ad\u0131 ge\u00e7en makaledeki sonu\u00e7 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda twitter verilerinin B\u0130ST \u00fczerinde net bir etkiye sahip oldu\u011fu g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne serilmektedir. Makalede B\u0130ST 30 i\u00e7indeki hisselerin bir zaman dilimi i\u00e7erisindeki verileri ile hisse hareketleri sonucu bir tutarl\u0131l\u0131k g\u00f6z \u00f6n\u00fcne konmaktad\u0131r. Bu sayede Twitter girdilerinin duygusal da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 ile B\u0130ST 30 grafi\u011fi aras\u0131nda ba\u011flant\u0131 olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n

III.
\nK\u00fc\u00e7\u00fck Sermayeli Birbirinden Ba\u011f\u0131ms\u0131z Topluluk Hareketlerinin Sentiment Analiz
\nile \u00d6ng\u00f6r\u00fcmlenmesi<\/b><\/p>\n

K\u00fc\u00e7\u00fck sermaye sahibi \u2013 1.000.000 dolar ve a\u015fa\u011f\u0131s\u0131 \u2013 yat\u0131r\u0131mc\u0131lar\u0131n manip\u00fcle giri\u015fimleri sentiment analiz yard\u0131m\u0131yla \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilmektedir. Reddit<\/a> g\u00fcn\u00fcm\u00fczde bir\u00e7ok subreddite\u00a0[3]<\/a>\u00a0ev sahipli\u011fi yapan legal internetin en b\u00fcy\u00fck forum platformudur. Subreddit isimli bir\u00e7ok forumdan meydana gelen Reddit\u2019te borsa manip\u00fclasyonu i\u00e7in birbiriyle ileti\u015fim haline ge\u00e7meye \u00e7al\u0131\u015fan k\u00fc\u00e7\u00fck sermaye sahibi yat\u0131r\u0131mc\u0131lar da mevcuttur.<\/p>\n

Bu yat\u0131r\u0131mc\u0131lar\u0131n kulland\u0131\u011f\u0131 subredditlerden biri olan WallStreeBets adl\u0131 subredditte birle\u015fen milyonlarca k\u00fc\u00e7\u00fck yat\u0131r\u0131mc\u0131 GameStop adl\u0131 k\u00e2r marj\u0131 olmayan hisseyi manip\u00fcle etmeye \u00e7al\u0131\u015fm\u0131\u015ft\u0131r. Bir noktada ad\u0131 ge\u00e7en hisse tamamen yok olmayla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya iken talebi do\u011fal olmayan bi\u00e7imde ekstrem \u015fekilde artt\u0131ran WallStreetBets yat\u0131r\u0131mc\u0131lar\u0131 hissenin de\u011ferinin fazlaca y\u00fckselmesini sa\u011flam\u0131\u015flard\u0131r. Bir s\u00fcre hisseyi tutan buna da \u201chodl\u201d diyen bu topluluk hissenin de\u011ferinin balinalara\u00a0[4]<\/a>\u00a0kar\u015f\u0131 da d\u00fc\u015fmesini engellemi\u015flerdir.\u00a0Fakat g\u00fcn\u00fcn sonunda JPMorgan gibi en b\u00fcy\u00fck portf\u00f6y \u015firketlerinin de y\u00f6nlendirmeleri sonucu hisse do\u011fal haline gelmi\u015ftir.<\/p>\n

Bu olayda g\u00f6r\u00fclmesi gereken WallStreetBets platformunu d\u00fczenli olarak analizleyen sentiment analiz yapan bir yapay zekan\u0131n hissenin ilerlemi\u015fini \u00f6nceden \u00f6ng\u00f6rebilece\u011fidir. Balinalar\u0131n yapt\u0131klar\u0131 giri\u015fimlere kar\u015f\u0131l\u0131k g\u00fcn\u00fcm\u00fczde sosyal mecralar\u0131n geli\u015fmesi ile de birlikte k\u00fc\u00e7\u00fck yat\u0131r\u0131mc\u0131lar bir bak\u0131ma birle\u015ferek b\u00fcy\u00fck portf\u00f6y \u015firketleriyle hisseler \u00fczerinde yar\u0131\u015fabilir hale gelmi\u015flerdir. Sentiment analiz ve data i\u015fleme tekni\u011fi ile WallStreetBets\u2019in okunan girdileri sayesinde bu olay \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilecektir. A\u015fa\u011f\u0131da verilen \u00f6rnek girdiler WallStreetBets\u2019in nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda fikir vermektedirler.<\/p>\n

\"Sentiment
Kaynak: https:\/\/www.reddit.com\/r\/wallstreetbets\/comments\/uu307e\/time_to_buy_coming\/<\/figcaption><\/figure>\n
\"Sentiment
Kaynak: https:\/\/www.reddit.com\/r\/wallstreetbets\/comments\/uu6hc6\/if_pelosi_cant_beat_this_market_what_hope_do_we\/<\/figcaption><\/figure>\n

\u0130lk payla\u015f\u0131m\u0131n sentiment analizdeki de\u011feri 1\u2019dir \u00e7\u00fcnk\u00fc ki\u015finin (u\/Aubiepolo) heyecan\u0131 burada s\u00f6z konusudur. Sat\u0131n alma zaman\u0131n\u0131n gelmesi ayn\u0131 zamanda hisse i\u00e7in de pozitif bir de\u011fere sahiptir \u00e7\u00fcnk\u00fc de\u011feri y\u00fckselecektir. Bu noktada pozitiflik ile hissenin de\u011fer kazan\u0131m\u0131 aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131 g\u00f6r\u00fclebilmektedir.<\/p>\n

\u0130kinci payla\u015f\u0131m da bir serzeni\u015f s\u00f6z konusudur. Bundan dolay\u0131 bu payla\u015f\u0131m\u0131n de\u011feri -1\u2019dir. Bu negatif bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 payla\u015f\u0131n grafikte g\u00f6r\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc gibi hisseye negatif ivme kazand\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

Bu girdilerde de g\u00f6r\u00fclebilece\u011fi \u00fczere subredditteki yat\u0131r\u0131mc\u0131lar birbirlerine \u00f6neri vermekte ve grafik g\u00f6stermektedirler. Bu sayede birbirlerine sat\u0131n al\u0131nabilecek, al\u0131namayacak veya sat\u0131labilecek hisseleri iletmektedirler. Bu ba\u011flant\u0131y\u0131 bir zaman dilimi i\u00e7erisinde \u2013 ay, hafta veya y\u0131l \u2013 i\u015fleyebilecek bir \u00e7ipset \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc, depolayabilecek bir server sayesinde Reddit\u2019teki me\u015fhur subredditler (\u00f6rne\u011fin: WallStreetBets, 12 milyon takip\u00e7iye sahip) okunup tasnif edilebilirler. Bunun sonucunda elde edilen verinin de\u011feri Twitter\u2019dan elde edilen veriden daha y\u00fcksek olacakt\u0131r. Twitter\u2019\u0131n bu a\u015famada Reddit\u2019e kar\u015f\u0131 en b\u00fcy\u00fck eksi\u011fi takip\u00e7i say\u0131lar\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 tipi y\u00fcz\u00fcndendir. Twitter\u2019da insanlar\u0131n borsaya ilgisi g\u00f6zle g\u00f6r\u00fclebilecek kadar azd\u0131r. Genel ge\u00e7er borsa analizleri olmakla birlikte borsaya dahil detayl\u0131 analizlerin \u00e7o\u011funun takip\u00e7isi Reddit\u2019tekilerle k\u0131yaslanamayacak kadar azd\u0131r. Bunun temel sebebi Twitter\u2019da ortak bir \u201calt forum\u201d olmamas\u0131d\u0131r. Subreddit\u2019teki herkesin tek konusu borsad\u0131r. Ge\u00e7mi\u015fte manip\u00fclasyon i\u015flemini bilfiil isteyerek yapan bir topluluk olduklar\u0131ndan m\u00fctevellit daha de\u011ferli data ortaya koymaktad\u0131rlar.<\/p>\n

Subredditlerdeki upvote\/downvote olarak isimlendirilen basit\u00e7e destekliyorum veya desteklemiyorum butonu bu konuda ekstra \u00f6nemlidir. Bu noktada sentiment analiz a\u00e7\u0131s\u0131ndan yap\u0131lmas\u0131 gereken \u015fey upvote oran\u0131 y\u00fcksek olan payla\u015f\u0131mlar\u0131n \u00e7\u0131kan sonu\u00e7taki etkilerinin daha fazla olmas\u0131 y\u00f6n\u00fcndedir. Bunun en temel nedeni Reddit\u2019in kendi i\u00e7erisinde kurmu\u015f oldu\u011fu hot (s\u0131cak) b\u00f6l\u00fcm\u00fcd\u00fcr. Bu b\u00f6l\u00fcmde yak\u0131n zamanda payla\u015f\u0131lm\u0131\u015f ve y\u00fcksek upvote alm\u0131\u015f g\u00f6nderiler \u201cba\u015fta\u201d bulunmaktad\u0131rlar.<\/p>\n

Ba\u015fta bulunman\u0131n sosyal mecralarda en b\u00fcy\u00fck art\u0131s\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenmenin daha fazla olmas\u0131d\u0131r. Bunun neticesinde daha fazla insana ula\u015fan bu g\u00f6nderi daha fazla kullan\u0131c\u0131y\u0131 etkileyecektir. Upvote oran\u0131 y\u00fcksek olan g\u00f6nderilerin ayn\u0131 zamanda borsa subredditlerinde daha fazla desteklendikleri a\u00e7\u0131kt\u0131r. Bu nedenle payla\u015f\u0131m\u0131n pozitif olmas\u0131 durumunda daha pozitif, negatif olmas\u0131 durumunda daha negatif etkiye sebep olacaklard\u0131r. WallStreetBets gibi subredditlerin en b\u00fcy\u00fck y\u00f6n\u00fc birbirlerini destekleyen insanlar\u0131 bir araya gelmesidir. Bu nedenle bu tarz subredditlerde daha fazla desteklenen payla\u015f\u0131mlar analizin sonucu olu\u015fan grafi\u011fe daha fazla etki etmelidirler.<\/p>\n

IV.
\nTeknolojinin \u0130lerlemesiyle Gelecekte Sentiment Analizin Yeri<\/b><\/p>\n

Big datan\u0131n her ge\u00e7en g\u00fcn daha b\u00fcy\u00fck hale gelmesiyle beraber sentiment analiz ile elde edilebilecek \u00fcr\u00fcn skalas\u0131 geni\u015flemektedir.\u00a0[5]<\/a>\u00a0\u00d6zellikle politikada kullan\u0131lmaya uygun olan bu y\u00f6ntem insanlar\u0131n neler konusunda nas\u0131l hissetti\u011fini \u00f6\u011frenmeyi kolayla\u015ft\u0131raca\u011f\u0131 i\u00e7in sentiment analiz y\u00f6ntemi kampanya yapan partilerin kamu nabz\u0131 \u00f6l\u00e7erken kulland\u0131klar\u0131 enstr\u00fcmanlardan biri olacakt\u0131r. G\u00fcn\u00fcm\u00fcz politikas\u0131nda bile datalar\u0131n sat\u0131lmas\u0131 olay\u0131 \u00e7ok me\u015fhur iken gelecekte artan data ve \u201cdetaylanan\u201d data miktar\u0131 ile bu durum daha ehemmiyetli hale gelecektir.\u00a0[6]<\/a>\u00a0\u0130nsanlar\u0131n ne ile ilgili nas\u0131l d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fcklerinin ortalamas\u0131n\u0131 saptayabildi\u011fimiz sentiment analiz sistemi ise bu gibi durumlarda tehlikeye bile yol a\u00e7abilecektir.<\/p>\n

Sentiment analiz y\u00f6nteminin ana unsuru datad\u0131r. Datan\u0131n \u00e7oklu\u011fu analizin kesinli\u011fini artt\u0131raca\u011f\u0131ndan dolay\u0131 big datan\u0131n b\u00fcy\u00fcmesi bu y\u00f6ntemin kullan\u0131\u015fl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 da artt\u0131racakt\u0131r. Dataya i\u015flemede sadece \u00fc\u00e7 ana duygu belirleme y\u00f6ntemini kullanmas\u0131n\u0131 kullan\u0131lan i\u015flemciyi daha az yoracakt\u0131r. \u0130\u015flemcilerin gelecekte ne kadar geli\u015fme g\u00f6sterece\u011fi big datan\u0131n i\u015flenmesi i\u00e7in hayati \u00f6nem arz etmektedir.<\/p>\n

Sonu\u00e7<\/b><\/p>\n

Sentiment analiz tekni\u011fi borsa \u00f6n g\u00f6r\u00fcmlemede kullan\u0131lan en \u00f6nemli tekniklerden bir tanesidir. Sentiment analizin yap\u0131s\u0131 Twitter, Reddit gibi platformlarda borsa hakk\u0131nda payla\u015f\u0131lan girdileri okuyup bir tasnif yapacak d\u00fczeydedir. Ayr\u0131ca elde edilen bulgulara g\u00f6re at\u0131lan her tweetin borsa \u00fczerinde negatif veya pozitif etkisinin olmas\u0131 bu y\u00f6ntemi daha de\u011ferli k\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n

Reddit\u2019in ekonomi ve borsa \u00fczerine a\u00e7\u0131lan ve m\u00fctemadiyen ekonomi, borsa sohbetleri, manip\u00fclasyonlar\u0131 yap\u0131lan subredditleri bu analiz y\u00f6nteminin kullan\u0131lmas\u0131 i\u00e7in uygun bir aland\u0131r. Bu alanda \u00e7al\u0131\u015fma yapacak veri analizcilerinin \u00fcst\u00fcnde durmas\u0131 gereken konu upvote ve downvoteun \u00e7\u0131kan tasniflerdeki a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131n\u0131n artt\u0131racak y\u00f6nde de\u011fi\u015ftirilmesidir. Girdiler bu orana g\u00f6re da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda elde edilen sonu\u00e7 da\u011f\u0131lmaks\u0131z\u0131n elde edilen sonu\u00e7tan daha de\u011ferlidir \u00e7\u00fcnk\u00fc upvote sistemi Reddit\u2019te \u00f6ne \u00e7\u0131kmay\u0131 sa\u011flay\u0131p daha fazla insana n\u00fcfuz etmeyi sa\u011flamaktad\u0131r.<\/p>\n

WallStreetBets gibi platformlarda bir konsens\u00fcs i\u00e7inde olmadan fikirlerini payla\u015fan k\u00fc\u00e7\u00fck sermayeli yat\u0131r\u0131mc\u0131lar\u0131n konsens\u00fcse var\u0131p manip\u00fclatif hamle yapmalar\u0131n\u0131 \u00f6n g\u00f6rebilecek analiz t\u00fcr\u00fc sentiment analizdir. Aktif duygu da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 yap\u0131lan girdilerin toplulu\u011fun hamlelerini g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne serece\u011fi a\u00e7\u0131kt\u0131r. \u00dcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n alan kullan\u0131c\u0131 bu sayede manip\u00fclatif hamleleri \u00f6nceden tespit edebilecektir. Teknolojinin ilerlemesi ile beraber artacak olan veri miktar\u0131 veri i\u015flemedeki kesinli\u011fi do\u011fal olarak artt\u0131racakt\u0131r. Bu sayede sentiment analizde de daha kesin sonu\u00e7lara ula\u015f\u0131labilecektir. Bu durum artan veri say\u0131s\u0131yla beraber i\u015flemci teknolojisinin geli\u015fimine de ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Dipnotlar:<\/h2>\n

[1]<\/a>\u00a0Albayrak Mehmet, Kamil Topal, Volkan Alt\u0131nta\u015f. \u201cSosyal Medya \u00dczerinde Veri Analizi: Twitter\u201d. S\u00fcleyman Demirel \u00dcniversitesi \u0130ktisadi ve \u0130dari Bilinler Fak\u00fcltesi Dergisi C.22, Kayfor 15 \u00d6zel Say\u0131, s. 1991,1998. (2017)<\/p>\n

[2]<\/a>\u00a0Muhammet \u00d6zcan. \u201cSosyal Medya\u00a0 Platformlar\u0131n\u0131n Hisse Senedi Piyasalar\u0131na Etkisi: BIST 30 \u00d6rne\u011fi\u201d. G\u00fcm\u00fc\u015fhane \u00dcniversitesi Sosyal Bilimler Enstit\u00fcs\u00fc Elektronik Dergisi. 12(1). 160-172. (2021)<\/p>\n

[3]<\/a>\u00a0 Reddit denilen sosyal medya platformu subredditlerden olu\u015fmaktad\u0131r. Subreddit\u00a0 kendi ba\u015f\u0131na bir forumdur. Bu forumun kendine \u00f6zg\u00fc y\u00f6neticisi veya y\u00f6neticileri mevcuttur. Subredditlerde insanlar belirli konular hakk\u0131nda payla\u015f\u0131m yaparlar. Subredditlerin ara y\u00fcz\u00fc birbirine benzemektedir. Bu durum Reddit\u2019in ara y\u00fcz\u00fcn\u00fc kulland\u0131klar\u0131ndan dolay\u0131 olu\u015fmaktad\u0131r. T\u00fcm subredditler Reddit platformuna ba\u011fl\u0131d\u0131r. Reddit y\u00f6neticileri subredditler \u00fczerinde kontrol hakk\u0131na, t\u00fcz\u00fck belirleme hakk\u0131na ve kapama hakk\u0131na sahiptirler.<\/p>\n

[4]<\/a> Balina: Finans sekt\u00f6r\u00fcnde elinde piyasay\u0131 manip\u00fcle edebilecek kadar kapital bulunduran oyunculara balina denmektedir. Balinalar ellerindeki kapitaller ile piyasalar\u0131 domine edebilirler.<\/p>\n

[5]<\/a>\u00a0\u201cVolume of data\/information created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2025(in zettabyts)\u201d, de\u011fi\u015ftirilme tarihi 23 May\u0131s 2022, https:\/\/www.statista.com\/statistics\/871513\/worldwide-data-created\/<\/p>\n

[6]<\/a>\u00a0Dr. \u00d6\u011fr. \u00dcyesi Sebetci \u00d6zel, \u00d6\u011fr. G\u00f6r. Asl\u0131han Topal, \u00d6\u011fr. G\u00f6r. Mehmet Can Hanayl\u0131, \u00d6\u011fr. G\u00f6r. Gizem G\u00fcrek D\u00f6n\u00fck. \u201cD\u0130J\u0130TAL ORTAMDA K\u0130\u015e\u0130SEL VER\u0130 G\u00dcVENL\u0130\u011e\u0130 VE SOSYAL MEDYA REKLAMCILI\u011eI \u00dcZER\u0130NE B\u0130R DE\u011eERLEND\u0130RME\u201d . Kesit Akademi Dergisi 4\/16. s. 389-409. (2018)<\/p>\n

Kaynak\u00e7a:<\/p>\n

1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Muhammet \u00d6zcan. \u201cSosyal Medya\u00a0 Platformlar\u0131n\u0131n Hisse Senedi Piyasalar\u0131na Etkisi: BIST 30 \u00d6rne\u011fi\u201d. G\u00fcm\u00fc\u015fhane \u00dcniversitesi Sosyal Bilimler Enstit\u00fcs\u00fc Elektronik Dergisi. 12(1). 160-172. (2021)<\/p>\n

2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Uhr Patrick,\u00a0 Johannes Zenkert,\u00a0 Madjid Fathi. \u201cSENTIMENT ANALYSIS IN FINANCIAL MARKETS A Framework to utilize the Human Ability\u00a0 of Word Association for analyzing Stock Market News Reports\u201d. University of Siegen Institute of Knowledge Based Systems, Germany. (2014)<\/p>\n

3.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 La\u0301szlo\u0301 Nemes & Attila Kiss. \u201cPrediction of stock values changes using sentiment analysis of stock news headlines\u201d, Journal of Information and Telecommunication. 5:3, 375-394.(2021)<\/p>\n

4.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Gondaliya Chetan, Ajay Patel, Tirthank Shah. \u201cSentiment analysis and prediction of Indian stock market amid Covid-19 pandemic\u201d. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.<\/i>\u00a01020<\/b>\u00a0012023. (2021)<\/p>\n

5.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Geetha Angelina, Shri Bharathi. SV. \u201cSentiment Analysis\u00a0 for Effective Stock Market Prediction\u201d.International Journal of Intelligent Engineering and Systems. (2017)<\/p>\n

6.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Akg\u00fcl Ey\u00fcp Sercan, Caner Ertano,\u00a0 Banu Diri. \u201c Twitter verile ile duygu analizi\u201d. Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 22(2), 106-110. (2016)<\/p>\n

7.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Albayrak Mehmet, Kamil Topal, Volkan Alt\u0131nta\u015f. \u201cSosyal Medya \u00dczerinde Veri Analizi: Twitter\u201d. S\u00fcleyman Demirel \u00dcniversitesi \u0130ktisadi ve \u0130dari Bilinler Fak\u00fcltesi Dergisi C.22, Kayfor 15 \u00d6zel Say\u0131, s. 1991,1998. (2017)<\/p>\n

8.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u201cVolume of data\/information created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2025(in zettabyts)\u201d, De\u011fi\u015ftirilme tarihi 23 May\u0131s 2022, https:\/\/www.statista.com\/statistics\/871513\/worldwide-data-created\/<\/p>\n

9.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Dr. \u00d6\u011fr. \u00dcyesi Sebetci \u00d6zel, \u00d6\u011fr. G\u00f6r. Asl\u0131han Topal, \u00d6\u011fr. G\u00f6r. Mehmet Can Hanayl\u0131, \u00d6\u011fr. G\u00f6r. Gizem G\u00fcrek D\u00f6n\u00fck. \u201cD\u0130J\u0130TAL ORTAMDA K\u0130\u015e\u0130SEL VER\u0130 G\u00dcVENL\u0130\u011e\u0130 VE SOSYAL MEDYA REKLAMCILI\u011eI \u00dcZER\u0130NE B\u0130R DE\u011eERLEND\u0130RME\u201d . Kesit Akademi Dergisi 4\/16. s. 389-409. (2018)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sosyal medya verileri ile sentiment analiz nas\u0131l yap\u0131l\u0131r? Geli\u015fen teknolojiyle beraber insanlar\u0131n sosyal medya platformlar\u0131n\u0131 kullan\u0131mlar\u0131nda g\u00f6zle g\u00f6r\u00fclebilecek derecede art\u0131\u015f meydana gelmi\u015ftir. Bu platformlar b\u00fcy\u00fck hacimli portf\u00f6y ve dan\u0131\u015fmanl\u0131k \u015firketlerinin yan\u0131 s\u0131ra daha k\u00fc\u00e7\u00fck hacimli oyuncular\u0131n hisseler kar\u015f\u0131s\u0131ndaki tepkilerini payla\u015fabilecekleri alan olarak ortaya \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck hacimli sermayeye sahip olsalar da say\u0131ca fazla olan oyuncular\u0131n<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":3695,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[39,6],"tags":[69,86,87,72],"class_list":{"0":"post-3690","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-analiz-teknikleri","8":"category-finansal-veri-okuryazarligi","9":"tag-sentiment-analiz","10":"tag-sosyal-medya","11":"tag-sosyal-medya-analizi","12":"tag-sosyal-medya-istihbarati"},"better_featured_image":{"id":3695,"alt_text":"Sentiment analizi ile ilgili veriler 3, sosyal medya, reddit, subreddit","caption":"","description":"","media_type":"image","media_details":{"width":640,"height":427,"file":"2022\/11\/Sentiment-analiz-makalesi-3.jpg","filesize":33769,"sizes":{"medium":{"file":"Sentiment-analiz-makalesi-3-300x200.jpg","width":300,"height":200,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":8938,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Sentiment-analiz-makalesi-3-300x200.jpg"},"thumbnail":{"file":"Sentiment-analiz-makalesi-3-150x150.jpg","width":150,"height":150,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":4639,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Sentiment-analiz-makalesi-3-150x150.jpg"},"bunyad-small":{"file":"Sentiment-analiz-makalesi-3-150x100.jpg","width":150,"height":100,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":3583,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Sentiment-analiz-makalesi-3-150x100.jpg"},"bunyad-medium":{"file":"Sentiment-analiz-makalesi-3-450x300.jpg","width":450,"height":300,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":16116,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Sentiment-analiz-makalesi-3-450x300.jpg"}},"image_meta":{"aperture":"0","credit":"","camera":"","caption":"","created_timestamp":"0","copyright":"","focal_length":"0","iso":"0","shutter_speed":"0","title":"","orientation":"0","keywords":[]}},"post":3690,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Sentiment-analiz-makalesi-3.jpg"},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3690","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3690"}],"version-history":[{"count":34,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3690\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5505,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3690\/revisions\/5505"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3695"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3690"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3690"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3690"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}