分析推特用户分享网上订餐信息的网络结构

Yıldırım Güneş, Murathan Arıkan
{"title":"分析推特用户分享网上订餐信息的网络结构","authors":"Yıldırım Güneş, Murathan Arıkan","doi":"10.5824/ajite.2024.01.002.x","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Twitter gibi sosyal medya platformlarından çekilen veri setlerinin analiz sonuçlarının, yönlendirici etkilerden arındırılarak doğru şekilde yorumlanabilmesi, sosyal medya platformlarında marka görünürlüğünün artırılabilmesi maksadıyla platformlardaki etkili aktörlerin tespit edilmesi gerekir. Bunun için kullanılabilecek en uygun araçlardan biri ağ analizidir. Bu çalışmada çevrimiçi yemek siparişi konusunda Twitter’dan toplanan veri setinin ağ analiz yöntem ve teknikleri ile analizi yapılmış, kullanılan farklı ölçüm araçları ve algoritmaların sonuçları karşılaştırılmıştır. Ağ yapısı içindeki etkili kullanıcıların yerel ve küresel merkezilik değerleri hibrit bir yaklaşımla belirlenmiştir. Kullanıcılar için, altı merkezilik değerine dayalı ağırlıklı ortalama hesaplaması yapılmış, buna bağlı sıralamanın ortalama ve medyan değerlerine bağlı sıralamalarla benzerlik analizi yapılmıştır. Çalışmayla, anahtar kelimelerle oluşturulmuş bir veri setinin, ilişkisel bir yöntem olan ağ analiz yöntemi ile nasıl analiz edilebileceği gösterilmiştir. Veri seti olarak 1 Ocak-31 Aralık 2020 tarih aralığında paylaşılmış toplam 35 428 adet tweet, Python programlama dili ve NetwokX kütüphanesi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma sonunda, çevrimiçi yemek siparişine ilişkin Twitter’daki paylaşımların gerçek kullanıcılara ait olup olmadığı, Twitter gündemini sektörel olarak etkileyebilme gücüne sahip merkezi konumdaki aktör ve topluluklar, paylaşımlardaki bilgi dağılımının etkinlik ve iletişimin gücü tespit edilmiştir. Yapılan tespitler, işletme kaynaklarının doğru hedef kitlelere yönlendirilmesini sağlayarak karar vericiler için etkili bir araç olarak kullanılabilecektir. Çalışmanın literatürde bu alandaki boşluğun kapatılmasına katkı sağlayacağı, benzer çalışmaların başka alanlardan elde edilmiş veri setleri üzerinde de yapılması konusunda motivasyon sağlayabileceği, sosyal medya analizlerinde ihmal edilen ve sosyal ağlarda gözle görülmeyen yönlendirici paylaşımların tespit edilmesi konusunda ağ analizinin gerekliliğine dikkat çekilebileceği düşünülmektedir.","PeriodicalId":180292,"journal":{"name":"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology","volume":"674 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Çevrimiçi Yemek Siparişine İlişkin Paylaşım Yapan Twitter Kullanıcılarının Ağ Yapısının Analizi\",\"authors\":\"Yıldırım Güneş, Murathan Arıkan\",\"doi\":\"10.5824/ajite.2024.01.002.x\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Twitter gibi sosyal medya platformlarından çekilen veri setlerinin analiz sonuçlarının, yönlendirici etkilerden arındırılarak doğru şekilde yorumlanabilmesi, sosyal medya platformlarında marka görünürlüğünün artırılabilmesi maksadıyla platformlardaki etkili aktörlerin tespit edilmesi gerekir. Bunun için kullanılabilecek en uygun araçlardan biri ağ analizidir. Bu çalışmada çevrimiçi yemek siparişi konusunda Twitter’dan toplanan veri setinin ağ analiz yöntem ve teknikleri ile analizi yapılmış, kullanılan farklı ölçüm araçları ve algoritmaların sonuçları karşılaştırılmıştır. Ağ yapısı içindeki etkili kullanıcıların yerel ve küresel merkezilik değerleri hibrit bir yaklaşımla belirlenmiştir. Kullanıcılar için, altı merkezilik değerine dayalı ağırlıklı ortalama hesaplaması yapılmış, buna bağlı sıralamanın ortalama ve medyan değerlerine bağlı sıralamalarla benzerlik analizi yapılmıştır. Çalışmayla, anahtar kelimelerle oluşturulmuş bir veri setinin, ilişkisel bir yöntem olan ağ analiz yöntemi ile nasıl analiz edilebileceği gösterilmiştir. Veri seti olarak 1 Ocak-31 Aralık 2020 tarih aralığında paylaşılmış toplam 35 428 adet tweet, Python programlama dili ve NetwokX kütüphanesi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma sonunda, çevrimiçi yemek siparişine ilişkin Twitter’daki paylaşımların gerçek kullanıcılara ait olup olmadığı, Twitter gündemini sektörel olarak etkileyebilme gücüne sahip merkezi konumdaki aktör ve topluluklar, paylaşımlardaki bilgi dağılımının etkinlik ve iletişimin gücü tespit edilmiştir. Yapılan tespitler, işletme kaynaklarının doğru hedef kitlelere yönlendirilmesini sağlayarak karar vericiler için etkili bir araç olarak kullanılabilecektir. Çalışmanın literatürde bu alandaki boşluğun kapatılmasına katkı sağlayacağı, benzer çalışmaların başka alanlardan elde edilmiş veri setleri üzerinde de yapılması konusunda motivasyon sağlayabileceği, sosyal medya analizlerinde ihmal edilen ve sosyal ağlarda gözle görülmeyen yönlendirici paylaşımların tespit edilmesi konusunda ağ analizinin gerekliliğine dikkat çekilebileceği düşünülmektedir.\",\"PeriodicalId\":180292,\"journal\":{\"name\":\"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology\",\"volume\":\"674 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-02-29\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5824/ajite.2024.01.002.x\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"AJIT-e: Academic Journal of Information Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5824/ajite.2024.01.002.x","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

为了能够正确解释从推特等社交媒体平台获取的数据集的分析结果,消除指令效应,提高品牌在社交媒体平台上的知名度,有必要识别平台上的有效行为者。网络分析是最合适的工具之一。本研究利用网络分析方法和技术对从推特上收集到的有关网上订餐的数据集进行了分析,并对所使用的不同测量工具和算法的结果进行了比较。采用混合方法确定了网络结构中具有影响力用户的局部和全局中心度值。对于用户,根据六个中心度值进行了加权平均计算,并根据排名的平均值和中值对排名进行了相似性分析。这项研究展示了如何使用网络分析方法(一种关系分析方法)对用关键词创建的数据集进行分析。作为数据集,我们使用 Python 编程语言和 NetwokX 库分析了 2020 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间分享的共计 35 428 条推文。研究结束时,确定了推特上关于网上订餐的帖子是否属于真实用户、有能力影响推特部门议程的核心参与者和社区、帖子中信息传播的有效性以及传播力。研究结果可作为决策者的有效工具,将商业资源导向正确的目标受众。我们认为,这项研究将有助于填补该领域的文献空白,为在其他领域获得的数据集上开展类似研究提供动力,并提请人们注意网络分析的必要性,以识别社交网络中隐形的指令性帖子,这些帖子在社交媒体分析中被忽视了。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Çevrimiçi Yemek Siparişine İlişkin Paylaşım Yapan Twitter Kullanıcılarının Ağ Yapısının Analizi
Twitter gibi sosyal medya platformlarından çekilen veri setlerinin analiz sonuçlarının, yönlendirici etkilerden arındırılarak doğru şekilde yorumlanabilmesi, sosyal medya platformlarında marka görünürlüğünün artırılabilmesi maksadıyla platformlardaki etkili aktörlerin tespit edilmesi gerekir. Bunun için kullanılabilecek en uygun araçlardan biri ağ analizidir. Bu çalışmada çevrimiçi yemek siparişi konusunda Twitter’dan toplanan veri setinin ağ analiz yöntem ve teknikleri ile analizi yapılmış, kullanılan farklı ölçüm araçları ve algoritmaların sonuçları karşılaştırılmıştır. Ağ yapısı içindeki etkili kullanıcıların yerel ve küresel merkezilik değerleri hibrit bir yaklaşımla belirlenmiştir. Kullanıcılar için, altı merkezilik değerine dayalı ağırlıklı ortalama hesaplaması yapılmış, buna bağlı sıralamanın ortalama ve medyan değerlerine bağlı sıralamalarla benzerlik analizi yapılmıştır. Çalışmayla, anahtar kelimelerle oluşturulmuş bir veri setinin, ilişkisel bir yöntem olan ağ analiz yöntemi ile nasıl analiz edilebileceği gösterilmiştir. Veri seti olarak 1 Ocak-31 Aralık 2020 tarih aralığında paylaşılmış toplam 35 428 adet tweet, Python programlama dili ve NetwokX kütüphanesi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma sonunda, çevrimiçi yemek siparişine ilişkin Twitter’daki paylaşımların gerçek kullanıcılara ait olup olmadığı, Twitter gündemini sektörel olarak etkileyebilme gücüne sahip merkezi konumdaki aktör ve topluluklar, paylaşımlardaki bilgi dağılımının etkinlik ve iletişimin gücü tespit edilmiştir. Yapılan tespitler, işletme kaynaklarının doğru hedef kitlelere yönlendirilmesini sağlayarak karar vericiler için etkili bir araç olarak kullanılabilecektir. Çalışmanın literatürde bu alandaki boşluğun kapatılmasına katkı sağlayacağı, benzer çalışmaların başka alanlardan elde edilmiş veri setleri üzerinde de yapılması konusunda motivasyon sağlayabileceği, sosyal medya analizlerinde ihmal edilen ve sosyal ağlarda gözle görülmeyen yönlendirici paylaşımların tespit edilmesi konusunda ağ analizinin gerekliliğine dikkat çekilebileceği düşünülmektedir.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信