Classification of news about Turkey in the foreign press through text mining
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Murat IŞIK
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
Emrah Aydemir
Sakarya Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi | ||
| Dergi ISSN | 1301-7985 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 07-2025 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 27 / 2 / 569–586 | DOI | 10.25092/baunfbed.1596321 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.25092/baunfbed.1596321 | ||
| Özet |
| Son yıllarda, birçok gazete ve haber sağlayıcısı içeriklerini web sayfaları ve sosyal medya aracılığıyla sunmaya başlamıştır. Bu dönüşüm, haber içeriklerinin hacminde büyük bir artışa yol açarak bu geniş bilgi akışının analiz edilmesi ve yönetilmesini zorunlu hale getirmiştir. Bu çalışma kapsamında, Fox, The Guardian, BBC ve CNN gibi büyük yabancı haber sağlayıcılarının web sayfalarından Türkiye ile ilgili 8.385 haber içeriği toplanmıştır. Geleneksel teknikler, haber metinlerini içeriklerine göre sınıflandırırken, bu çalışmada içerikler önceden tanımlanmış ilgi alanlarına göre sınıflandırılarak %89,36’lık ortalama bir doğruluk oranı elde edilmiştir. Ayrıca, yabancı haber içeriklerinin yayımlanma tarihleri temelinde yapılan analizler, yayımlanma tarihleri ile sınıflandırılmış ilgi alanları arasındaki ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Bunun yanı sıra, BERT algoritması kullanılarak toplanan haber içeriklerinde duygu analizi gerçekleştirilmiş, içeriklerin duygu kategorileri belirlenmiş ve Türkiye’nin yabancı basındaki algısı incelenmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Duygu analizi | BERT | metin madenciliği | veri madenciliği | haber analizi | haber sınıflandırması | haber tarihleri ve içerik ilişkisi. |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları |