Twitter Verilerinde Olay Bilgisi Odaklı Yer İsimleri Analizi: Ön Çalışma

Abstract

Sosyal medya, internet kullanıcılarının anlık ve güncel tepkilerini içerdiğinden, özellikle akıllı şehirler kavramı ve güvenlik konusunda önemli bir potansiyel içermektedir. Bu ön çalışmada, tweet verileri üzerinde olay bilgisi odaklı yer isim analizi yapılmış, elde edilen sonuçlar tartışılmış, sonuçların Akıllı Şehirler kavramına nasıl katkı sağlayabileceği anlatılmıştır. Çalışma için, Twitter güncel verilerinden Muğla ilinden atılan tweet verileri seçilmiş, veriler MSKÜ Bilgisayar Mühendisliği bölümünde kurulan bir Linux sunucudaki veritabanında toplanmış ve analiz edilmesi için çeşitli yöntemler denenmiştir. Yapılan bu ön çalışmada, metin yöntemleri esas alınarak tweet verilerinde analiz yapılmıştır. Analiz sonuçlarında belirli tarihlerde belirli yer isimlerinde ani artışlar olduğu gözlemlenmiş, artışların sebeplerinin, o bölgede gerçekleşen önemli olaylarla ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Olay bilgisi odaklı yer analizi çalışmasının sonuçları, tartışmalarla beraber verilmiştir.

Abstract—Social Media has an essential potential especially for the Smart City concept and security issues as it includes instant and current reactions of the Internet users. In this paper, event-detection based location name analysis is done on the tweet data, the obtained results are discussed and the way how these results can support Smart City concept is explained. Tweet data that was posted from Muğla region is collected through Twitter's current stream API, the data is stored in the database on a Linux server in the MSKU Computer Engineering Department and various methods are experimented to analyze the data. The analysis was performed by a rule-based text mining technique. An instant increase in specific location names on specific dates is observed in the analysis results. The reason of the increase is observed as related to the important events in the region. The results of the event-detection based location analysis are given with the discussio