Üniversitelerin Paylaştığı Twitter Mesajlarının İnsanlara Erişiminin Bulanık Birliktelik Kuralları ile Değerlendirilmesi

Yıl 2017, Cilt: 2 Sayı: 3, 25 - 39, 31.12.2017

Mehmet Umut Salur , İlhan Aydın

Öz

Teknolojinin gelişmesi ve akıllı telefonların yaygın olarak kullanılması insanlar arasındaki iletişim yöntemlerinin/kanallarının değişmesine neden olmuştur. Bilgi eskiden sadece basılı dergi ve gazeteler gibi materyallerle paylaşırken, günümüzde bunlara ek olarak Web 2.0 teknolojileriyle etkili bir şekilde paylaşılmaktadır. Web 2.0 teknolojilerinin başında sosyal medya uygulamaları gelmektedir. Bu uygulamalardan biri olan Twitter; insanlara hızlı ve etkili bir özet bilgi paylaşım ortamı sunmaktadır. Kişisel kullanımların yanı sıra, günümüzde birçok resmi organizasyon/kurum Twitter uygulamasını kullanmaktadır. Kurumlar Twitter yardımıyla insanlara kendilerine dair önemli bilgileri(kararlar, etkinlikler, proje çağrıları, toplantı raporları, yasal değişiklikler vb.) servis etmektedirler. Üniversitelerin Twitter aracılığıyla paylaşmış oldukları bilgilerin kaç farklı kişiye eriştiği; üniversitelerin popüler olmasında ve tercih edilmesinde önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada; önerilen Yaygınlık Katsayısı yöntemi ile üniversiteler tarafından Twitter üzerinden paylaşılan bir mesajın kaç farklı kişiye ulaştığı temel düzeyde belirlenmeye çalışılmıştır. Bunun için Türkiye’deki en iyi 40 devlet üniversitesi ve en iyi 40 vakıf üniversitesinin Twitter mesajları incelenmiştir. Ayrıca üniversitelerin özel durumları(başarı sırası, öğrenci sayısı, kuruluş yılı vb. ) ile Twitter kullanımları arasındaki ilişkiler bir veri madenciliği yöntemi olan bulanık birliktelik kurallarıyla tespit edilmiştir

Anahtar Kelimeler

Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralları, Twitter, Yaygınlık Analizi

Kaynakça

• [1] Necla, M. O. R. A., “Medya ve kültürel kimlik”, Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 5(1), 1-14, 2008.
• [2] ODABAŞI, H. F., MISIRLI, Ö., Günüç, S., Timar, Z. Ş., Ersoy, M., Seçil, S. O. M., Osman, E. R. O. L., “Eğitim için Yeni Bir Ortam: Twitter”, Anadolu Journal of Educational Sciences International, 2(1), 2012.
• [3] Knights, M. I. Y. A., "Web 2.0 [web technologies]", Communications Engineer 5.1: 30-35, 2007.
• [4] Lovari, Alessandro, and Fabio Giglietto. "Social media and Italian universities: An empirical study on the adoption and use of Facebook, Twitter and Youtube", 2012.
• [5] Poulova, P., Simonova, I., (2014, December). Mobile technologies within the higher education. Emerging eLearning Technologies and Applications (ICETA), 2014 IEEE 12th International Conference on (pp. 407-411). IEEE.
• [6] http://tr.urapcenter.org/2016/26_HAZIRAN_ 2015_UNIVERSITEMIZIN_23_BILIM_ALANINA_GORE _DURUMU_DUNYA_GENEL_SIRALAMALARINDAKI% 20DURUMU.pdf, Erişim Eylül 2017.
• [7] Bicen, H., Cavus, N., “Twitter usage habits of undergraduate students” Procedia-Social and Behavioral Sciences, 46, 335-339, 2012.
• [8] Öztürk, M., Akgün, Ö. E., “Üniversite öğrencilerinin sosyal paylaşım sitelerini kullanma amaçları ve bu sitelerin eğitimlerinde kullanılması ile ilgili görüşleri”, Sakarya University Journal of Education, 2(3), 49-67, 2012.
• [9] Linvill, D. L., McGee, S. E., Hicks, L. K., “Colleges’ and universities’ use of Twitter: A content analysis”, Public Relations Review, 38(4), 636-638, 2012.
• [10] Palmer, S. (2013). Characterisation of the use of Twitter by Australian Universities. Journal of Higher Education Policy and Management, 35(4), 333-344.
• [11] YOLCU, Ö., “Twitter usage of universities in Turkey. TOJET”, The Turkish Online Journal of Educational Technology, 12(2), 2013.
• [12] Köseoğlu, Ö., Köker, N. E., “Türk Üniversiteleri Twitter’i Diyalogsal İletişim Açisindan Nasil Kullaniyor: Beş Türk Üniversitesi Üzerine Bir İçerik Analizi”, Global Media Journal: Turkish Edition, 4(8), 2014.
• [13] Shields, R., “Following the leader? Network models of “world-class” universities on Twitter”, Higher Education, 71(2), 253-268, 2016.
• [14] Palmer, S., “Birds of a feather: the geographic interconnection of Australian universities on Twitter”, Journal of Applied Research in Higher Education, 8(1), 88-100, 2016.
• [15] https://smallbiztrends.com/2016/11/social-mediastatistics-2016.html, Erişim Eylül 2017.
• [16] https://zephoria.com/top-15-valuable-facebookstatistics/, Erişim Eylül 2017.
• [17] http://www.visualcapitalist.com/happens-internetminute-2017/, Erişim Eylül 2017.
• [18] Weller, K., Bruns, A., Burgess, J., Mahrt, M., & Puschmann, C. (2014). Twitter and society (Vol. 89, p. 447). P. Lang.
• [19] http://twitter4j.org/en/index.html, Erişim Eylül 2017
• [20] Wei, W., Cong, G., Miao, C., Zhu, F., Li, G., "Learning to find topic experts in Twitter via different relations", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 28(7), 1764-1778, 2016.
• [21] Mehrotra, A., Sarreddy, M., Singh, S., (2016, December). Detection of fake Twitter followers using graph centrality measures. In Contemporary Computing and Informatics (IC3I), 2016 2nd International Conference on (pp. 499-504). IEEE.
• [22] https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/, Erişim Kasım 2017.
• [23] Agrawal, R., & Srikant, R. (1994, September). Fast algorithms for mining association rules. In Proc. 20th int. conf. very large data bases, VLDB (Vol. 1215, pp. 487-499).
• [24] http://ab.org.tr/ab16/sunum/46.pdf/, Erişim Kasım 2017
• [25] Yalçın, A. T. E. Ş., & KarabataK, M., "Nicel Birliktelik Kuralları İçin Çoklu Minimum Destek Değeri", Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(2), 57- 65, 2017.
• [26] https://istatistik.yok.gov.tr/, Erişim Eylül 2017
• [27] Klir, G., & Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic (Vol. 4). New Jersey: Prentice hall.
• [28] Sıramkaya, E., "Veri Madenciliğinde Bulanık Mantık Uygulaması", Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 2005.
• [29] Sungur, O., Korelasyon analizi. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın Dağıtım, 115-127, 2005.