Trafik Yoğunluğu Twitter Verilerinin Semantik Yöntemler İle Çözümlenmesi

Konu alınan çalışmanın amacı; Twitter’dan sistematik bir düzen ile alınan verilerin, oluşturulan ontoloji ile trafik yoğunluğunu analiz etmek için anlamlandırılmasıdır. Dinamik olarak ulaşılan ve gerekli zaman dilimlerinde güncellenen Twitter trafik verilerinin, önceden tasarlanmış metodoloji ile Türkçe dil yapısı göz önünde bulundurularak anlamlandırılmasını ve analiz edilmesini sağlayan bir yöntem ortaya konulmaktadır. Bu çalışmada; “Akıllı Şehirler” konusu bazında uluslararası bir Ar-Ge projesi olan INSIST için geliştirilen analiz yöntemi kullanılmıştır. Sosyal medya yorumlarından trafik yoğunluk bilgisinin elde edilmesini sağlayan bir yöntem sunulmuştur. Trafik yoğunluk bilgileri, kullanıcıların bilgilendirilmesi amacıyla, kurumsal hesaplar aracılığı ile sosyal medya ortamlarında paylaşılmaktadır. Sunulan yöntem sayesinde bahsi geçen yorumların semantik anlamlandırma yöntemleri ile çözümlenmesi, konum, yoğunluk durumu ve olay bilgilerin elde edilmesi sağlanmış ve elde edilen bilgiler sayısal harita uygulamasına aktarılmıştır. [2], Konuma ilişkin verilerin elde edilmesi için standart yöntemler kullanılmıştır. Yoğunluk ve olay bilgilerinin elde edilmesi için ise trafik özelinde oluşturulan ontolojiler kullanılmıştır. Açık olarak ifade edilmiş ve ima özelliği taşımayan cümleler için yüksek doğruluk elde edilmesi proje bazında sağlanmıştır. İma özelliği taşıyan kelimeleri içeren yorumlar için yapay sinir ağları kullanan yöntemler önerilmiştir.