Derin Duygu Analizi ile Uzaktan Eğitimde Kullanıcı Deneyimini Değerlendirme

Abstract

Son yıllarda sosyal medya platformlarının insanlar arasında hızla yaygınlaşması onları sunulan hizmetler arasında en popüler hale getirmiştir. Twitter, Facebook, Instagram gibi sosyal medya platformlarından gelen veriler duygu analizi ve başka bir çok alanlarda kullanılıyor. Bir sosyal medya platformu olan Twitter kulanıcı paylaşımları ile büyük veriye sahiptir. Bu paylaşımları işleyip duygu analizini ederek kulanıcıların paylaşımlardaki konu hakkında duygularını tespit etmek mümkündür. Duygu analizi doğal dil işlemenin alt dallarından biridir. Çoğunlukla, e-ticaret platformlarında ürünler hakkında yorumlarda, sosyal medya platformlarında paylaşımlarda duyguları tespit etmek için kullanılıyor. Son yıllarda veri uzmanlarının bu konu ile yakından ilgilenmesi nedeniyle popüler konular arasındadır. 2020 Ocak ayından itibaren Dünyayı saran Covid-19 salgını tüm alanlarda olduğu gibi eğitim alanını da kötü yönde etkilemişdir. 29 Nisan tarihinden Türkiye eğitim öğretim kurumlarının uzaktan eğitime geçmesi bu konunun popülerliğini arttırmıştır. Bu çalışmada Twitter sosyal medyası üzerinde paylaşılan uzaktan eğitim ile alakalı Türkce paylaşımlar için duygu analizi yapılmışdır. Twitter platformu üzerinde uzaktan eğitim ile alakalı paylaşımlar toplanmış ve etiketlenmesi yapılmışdır. Bu etiketlerdeki duygu sınıfları olumlu, olumsuz ve tarafsız veya alakasız olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Fakat, tarafsız ve alakasız etiketlere sahip paylaşımlar duygu analizinde önemli etkiye sahip olmadıkları için veri setinden silinmiştir. Bu çalışmada, CNN, LSTM, RNN olmak üzere üç derin öğrenme tekniği kullanılmıştır. Veriler eğitim ve test olmak üzere iki ayri verisetine ayrılmıştır. Veri seti bu teknikler kullanılarak eğitilmiş ve tahmin sonuçlarını belirlemek için test edilmişdir. Her sınıflandırma algoritmasının performansı geri çağırma, doğruluk, kesinlik ve F1 skorlari ile ölçülmüş ve birbirleri ile kıyaslanmıştır. Son olarak, RNN diğer iki modele kıyasla tüm metriklerde 38487 Twitter veri kümesinde en yüksek performansı elde etti ve % 74'lik oranla en yüksek doğruluğa ulaştı.