Nitelik Seçimi Kullanarak Twitter Kullanıcısının Cinsiyet Sınıflandırması üzerine Bir Çalışma

Authors : Tuba PARLAR

Pages : 204-210

Doi:10.29137/umagd.1214018

View : 11 | Download : 6

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüz iş modellerinde kurum veya kuruluşlar, karar alma süreçlerini iyileştirmek için kullanıcıların görüşlerini bilmek istemektedir. Dünyanın dört bir yanındaki milyonlarca insan, sosyal ağ uygulamaları aracılığıyla metin mesajları, videolar veya fotoğraflar kullanarak günlük yorumlarını ve düşüncelerini ifade etmektedir. Facebook, Instagram, Twitter ve YouTube gibi sosyal ağ uygulamalarının hızla büyümesi, burada paylaşılan büyük verilerin içeriğini araştırmak ve kullanıcı davranışlarını analiz etmek için araştırmacılara çekici bir alan sunmaktadır. Sosyal ağlardan gelen bu muazzam miktardaki veri, etkili pazarlama, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, fikir liderleri bulma, ilaç endüstrisi veya politik analizler için kullanılmaktadır. Sosyal ağ uygulamaları aracılığıyla elde edilen büyük miktarda veri, makine öğrenme yöntemleriyle analiz edilmektedir. Bu çalışmada Twitter kullanıcılarının otomatik cinsiyet sınıflandırması performansını artırmak için nitelik seçim yöntemi kullanılmıştır. Twitter kullanıcı tanımları, twit metinleri ve her ikisinin bir arada kullanıldığı üç veri kümesi üzerinde uygulanan nitelik seçim yönteminin performansı naive bayes ve lojistik regresyon sınıflayıcıları ile değerlendirilmiştir. Deney sonuçları ki-kare nitelik seçim yöntemi ile seçilen niteliklerin lojistik regresyon ile sınıflandırma başarısının çok daha üstün olduğunu göstermektedir.
Keywords : Cinsiyet sınıflandırması, makine öğrenme, nitelik seçimi, sosyal ağlar, Twitter, Feature selection, gender classification, machine learning, social networks, Twitter