Revealing the Reflections of the Pandemic by Investigating COVID-19 Related News Articles Using Machine Learning and Network Analysis

Authors : Ulya BAYRAM

Pages : 209-220

Doi:10.17671/gazibtd.949599

View : 11 | Download : 6

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Sosyal medya platformlarından elde edilmiş veriler, insanların COVID-19 pandemisine karşı gösterdiği tepkiler hakkında bilgi verse de gazete makaleleri kadar objektif bir şekilde bilgi içeremezler. Pandemi sürecinde yayınlanmış makaleler genel halkın yaşanılan krizden nasıl etkilendiği hakkında bilgi vermekle birlikte, aynı zamanda siyasi ve daha farklı alanlardaki etkilerden de bahsederler. Bu makaleler, pandemiyle ilgili çok farklı paradigmaları içermeleri sebebiyle doğal dil işleme araştırmaları için faydalı veri kaynaklarıdır. Bu çalışmada, 2019 ve 2020 yıllarındaki COVID-19 ile ilgili uluslararası haber organizasyonları tarafından dokuz ay boyunca yayınlanmış gazete makaleleri koleksiyonunu kullanmaktadır. Bu koleksiyon üzerine üç kademeli bir inceleme çalışması uygulayarak pandeminin sebep olduğu sonuçları farklı derecelerde açığa çıkarmayı amaçlamaktadır. İlk çalışma, kelime istatistiklerini kullanarak pandemi sürecinde makalelerde en çok bahsedilen problemleri ortaya çıkarır. İkinci çalışma ise, makalelerden pandeminin sebep olduğu problemleri daha iyi ortaya çıkarmak için makine öğrenimi yöntemleriyle konu modelleme yapar. Sonuçlara göre en sık bahsedilen pandemi sebepli problemlerden biri ekonomik olanlardır. Üçüncü çalışma da gazete makalelerinden sözlüksel ağ oluşturarak düğüm ve ağırlıklı bağlantılar üzerinden pandemi sürecinde birçok problemin nasıl bağlantılı olduğunu gösterir. Buluntulara göre makine öğrenimi ve doğal dil işleme yöntemleri ile benzer veri setleri üzerinde pandeminin tüm etkilerinin daha çok araştırılması gerektiği görülmektedir.
Keywords : LDA, BERT, BERT, makine öğrenimi, gazete makaleleri, doğal dil işleme, ağ analizi