Sosyal Medyadan Alınan Doğal Afet Görüntülerinin Duygu Analizi: Deneysel Araştırma

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorDemir, Gülcan
dc.contributor.authorÇalışkan, Cüneyt
dc.contributor.authorÖzsezer, Gözde
dc.contributor.authorDenız, Fatıh
dc.date.accessioned2026-04-25T14:11:25Z
dc.date.available2026-04-25T14:11:25Z
dc.date.issued2024
dc.departmentSinop Üniversitesi
dc.description.abstractAmaç: Dünya genelinde doğal afetlerin sıklığı artmaktadır ve sosyal ağlar, görüntülerin duygusal analizi için kritik veri kaynakları hâline gelmiştir. Doğal afetlerle ilgili görüntülerin analizi nispeten yeni bir alandır, bu çalışma ise sosyal medyada paylaşılan görüntülerin uyandırdığı duygusal tepkileri tanımlamayı amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntemler: Bu 4 aşamalı çalışmada, çeşitli sosyal medya platformlarından toplam 5.203 ücretsiz ve açıkça erişilebilir görüntü çekildi ve bu görüntülerle ilişkilendirilen duygu kategorileri seçildi. Görseller, ön işleme tabi tutularak RGB formatına dönüştürüldü ve yeniden boyutlandırıldı. Görsel piksellerinin normalizasyonu yapıldı. Görsel duygu analizi için çeşitli derin öğrenme [deep learning (DL)] modelleri incelendi ve performansları metrikler kullanılarak karşılaştırıldı. Daha sonra, en güvenilir sonuçları veren Inception-v3 kullanılarak duygu sınıflandırması yapıldı. Bulgular: Önceden eğitilmiş farklı DL modellerinin performans metrikleri içerisinde en uygun derin öğrenme modeli %81,2 ile Inception-v3 olduğu belirlendi. Görüntülerde tasvir edilen duyguların analizi, 3.741’i (%71,9) negatif olarak sınıflandırılırken, 781’i (%8,0) nötr olarak sınıflandırıldığını ortaya koydu. Sonuç: Bu sonuçlar, sosyal medya verilerinin görsel duygu analizinin, afet müdahale çabalarını önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir. Erken uyarı mesajlarını belirleyerek, afetle ilgili bilgileri güncelleyerek ve kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği izleyerek, bu yaklaşım daha etkili veri analitiği ve bilgi yayılımını desteklemektedir. Sonuç olarak, sosyal medyadan duygusal içerik analizinde Inception-v3 gibi ileri derin öğrenme modellerinin kullanılması, değerli içgörüler sağlayabilir ve afet yönetim stratejilerinin verimliliğini ve etkinliğini artırabilir.
dc.identifier.doi10.5336/healthsci.2024-103042
dc.identifier.endpage651
dc.identifier.issn2536-4391
dc.identifier.issue4
dc.identifier.startpage642
dc.identifier.trdizinid1324724
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.5336/healthsci.2024-103042
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1324724
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11486/7846
dc.identifier.volume9
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isoen
dc.relation.ispartofTürkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR_20260420
dc.subjectÇevre Çalışmaları
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleSosyal Medyadan Alınan Doğal Afet Görüntülerinin Duygu Analizi: Deneysel Araştırma
dc.title.alternativeSentiment Analysis of Natural Disaster Images Obtained from Social Media: An Experimental Study
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu