Understandng emotion fluctuations using social media

Abstract

During the last years, the importance of social media is increasing in an amazing way. In this paper, we looked at one such popular microblog platform called Twitter and build models for classifying “tweets” into some specific emotion. We used Turkey’s twitter data in order to explore the change in emotions over time using sentiment analysis. Using LIWC dictionary database, we conducted an emotion analysis of approximately 2.2 million tweets. We tracked how emotions evolve over time based on the prominent events in and or related to Turkey. Our results showed that there is a significant relationship between emotions and prominent events. We also analyzed the correlation between these emotions and the dollar exchange and made a predictive modeling experiment.

Son yıllarda sosyal medyanın önemi inanılmaz bir şekilde artmaktadır. Bu çalışmada Twitter gibi popüler bir mikroblog platformuna baktık ve "tweet'leri" belirli bazı duygularla eşleştirmeye yönelik modeller oluşturduk. Duyguların zaman içerisinde değişimlerini incelemek için Türkiye'de ki twitter verilerini kullandık. Duygu analizini gerçekleştirmek için LIWC sözlük veritabanı kullandık. Yaklaşık olarak 2.2 milyon tweet datasını analiz ederek duygu analizini gerçekleştirdik. Duyguları, Türkiye'de ve / veya Türkiye ile ilgili önemli olaylara dayanarak nasıl bir tepkinin geliştiğini izledik. Bulgularımız, duygularla bazı belirgin olaylar arasında anlamlı bir ilişki olduğunu gösterdi. Ayrıca bu duygular ile dolar değişimi arasındaki korelasyonu da analiz ederek tahminsel bir modelleme denemesi gerçekleştirdik.