Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/1489
Title: Sosyal ağlarda dayanıklılık: Twitter #permakültür sosyal ağı dayanıklılık analizleri
Other Titles: Social network robustness analysis: Twitter #permaculture social network robustness analysis
Authors: Gürsakal, Sevda
Gencer, Nihan
Uludağ Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü/Ekonometri Anabilim Dalı/İstatistik Bilim Dalı.
Keywords: Sosyal ağ analizi
Sosyal ağlar
SNA
Süzülme teorisi
Sosyal ağ dayanıklılığı
Sosyal yapılar
Çizge kuramı
Ağ dinamiği bilgi görselleme
Sistem analizi
Duygu analizi
Permakültür
NetSwan
Yapay zekâ
Derin öğrenme
Makine öğrenme
Social network analysis
Scale-free network
Percolation theory
Social network robustness
Social structures
Infographics
Sentimental analysis
System analysis
Data mining
Bioinformatics
Permaculture
AI
Artificial intelligence
Deep learning
Machine learning
Issue Date: 14-May-2018
Publisher: Uludağ Üniversitesi
Citation: Gencer, N. (2018). Sosyal ağlarda dayanıklılık: Twitter #permakültür sosyal ağı dayanıklılık analizleri. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Abstract: Sosyal ağ kavramı her ne kadar günümüzde internette insanların paylaşım alanları olarak algılansa da birbiriyle ilişki halindeki her şey bir sosyal ağdır. Bu tez sosyal ağ analizine dair tanımlar, ölçümlemeler; ağ dinamikleriyle ilgili güncel örnekler ve yöntemleri incelemektedir. Bu tez hazırlanırken, bundan sonra yapılabilecek sosyal ağ çalışmalarına içerik ve yöntem bakımından katkı sağlaması hedeflenmiştir. Bir ağın oluşum karakterini incelemek; zayıf veya güçlü yönlerini anlamayı ve ağın dayanıklılığı konusunda bilgi edinmeyi sağlayabilir. Ağ oluşumundaki içerik, dayanıklılığı etkileyen faktörlerden biri olarak duygu analiziyle ölçümlenebilir. Uygulamada Permakültür konusuna dair twitter üzerinde paylaşımda bulunan kullanıcıların verisi çeşitli ağ gösterimleri, ölçümleri, benchmark, duygu analizlerine tabi tutulmuştur. Oluşturulan nispeten sıkı bir rassal ağ ile uygulama ağının ağ ölçümleri ve dayanıklılığı NetSwan R Paketi kullanılarak kıyaslanmıştır. Çalışmada twitter #permakültür uygulama ağında, dayanıklılığa işaret eden büyük bileşenin bulunmadığı tespit edilmiştir. Uygulama ağı ölçek bağımsız yapısı gereği rassal saldırılara daha dayanıklı olmakla birlikte diğer stratejik saldırılara karşı zayıf kalmıştır. Oluşturulan rassal ağın, uygulama ağına oranla daha dayanıklı olduğu ve büyük bileşen içerdiği gözlemlenmiştir. Duygu analizinde permakültür paylaşımlarının genellikle olumlu duygular içerdiği tespit edilmiştir. Duygu analiziyle sosyal ağlarda dayanıklılığın incelendiği akademik çalışmaların ilki olan bu tez, bu konudaki gelecek çalışmalara öncülük edebilir.
Eventhough the social networks are understood as the online human social networks; anythings that are relating one another builds up a social network and that can be applied to any concept from microbiology to astronomy. This thesis covers the social networks terminology, topology, articulation process, sentimental analysis, benchmark analysis to collect hints about networks robustness; then applies robustness analysis via NetSwan R package to a twitter network via users that has tweets about #permaculture. A relatively dense random network is created to compare metrics and robustness. As a result this small twitter network of #permaculture is far away from having a great component. The scale-free topology of this twitter network makes it more robust to random attacks then any other strategic attack. The random network has a great component and more robust than the twitter network. The twitter networks sentimental analysis result contains mostly positive emotions. This thesis intent to contribute to future works about social network analysis, sentimental analysis, robustness analysis in Turkey with its terminology and methodology; also be a pioneer for further investigations on the relational aspect of social network robustness with sentimental analysis.
URI: http://hdl.handle.net/11452/1489
Appears in Collections:Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
504349.pdf5.04 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons