Abstract:
Sosyal medya uygulamaları günlük hayatımızda önemli bir yere sahiptir. Sosyal
Medya blog sayfaları, ticari alanlar, sosyal ağlar, haberleşme kanalları birçok alanda
hizmet vermektedir. Bu alanda sosyal medya çeşitli kurumsal sayfalar ve kullanıcı
paylaşımları olmak üzere önemli bir şekilde veri kaynağı oluşturulmaktadır. Bu
kaynak bize sosyal medya alanı üzerinde ticari anlamda birçok alanda analizler ve
tahminler yapma imkânı sunmaktadır. Bu veri kaynakları, sosyal medya üzerinden
paylaşılan bilgilerden zamana bağlı çıkarımlar yapılması konusunda veri analizi
önemli bir çalışma alanıdır. Bu çalışmada, Twitter üzerinde belirlemiş olduğumuz
beş üniversiteye ait Twitter verilerine göre tahmin analizi yapılacaktır. Bu verileri
analiz ederken tahmin problemini çözmek ve iyi bir sonuç alabilmemiz için model
olarak LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağı ve Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modeli,
tahmin problemini çözmek için ise RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası)
kullanılacaktır. Yapılan çalışma sonucunda belirlemiş olduğu üniversitelerin geriye
dönük zaman bazında verilerine göre %67 eğitim %33 oranında test verileri
üzerinde tahmin yapılmıştır. Tahmin sonuçları; İstanbul Aydın Üniversitesi, İstanbul
Üniversitesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Marmara
Üniversitesi sırayla RMSE değerleri 0.06, 0.04, 0.09, 0.07, 0.05 ve R2 değerleri
sırayla 0.92, 0.96, 0.90, 0.93, 0.95 sonuçları elde edilmiştir. LSTM modeli tahmin
değerleri ARIMA tahmin değerlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Derin
öğrenme metotlarından LSTM modeli ile yapılan çalışmada, tahmin uygulamalarında
başarılı ve etkili sonuçlar elde edileceği gösterilmiştir