HOW TO ANALYZE BIG DATA: A STUDY ON UNDERSTANDING WHAT THE TURKISH THINK ABOUT SYRIAN REFUGEE CRISIS

Pınar ASLAN; Tuğçe ERTEM ERAY

doi:https://doi.org/10.18094/josc.596301

Makale detayları

HOW TO ANALYZE BIG DATA: A STUDY ON UNDERSTANDING WHAT THE TURKISH THINK ABOUT SYRIAN REFUGEE CRISIS

Yazarlar:

Pınar ASLAN | Tuğçe ERTEM ERAY

Yayıncı:

Selcuk University

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

Journal of Selcuk Communication 2019 Vol.12 Issue 2, pp.763-780

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000576682

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2148-2942

DOI:

https://doi.org/10.18094/josc.596301

Özet:

 


The term big data is becoming an essential part of our lives since it is one of the pioneering components of the communication process providing us with real-time data and insights. However, it is a difficult task to process it. What is important at this stage is to create little stories out of big data and try to make them as meaningful as possible, say the experts. This paper seeks ways of making meaningful data out of the cloud called Syrian refugees crisis. The piece of news selected mentions Alan Kurdi in the headline. Comments made by Turkish readers in top online Turkish newspapers are evaluated according to the Perception Analysis Model (PAM) created. Comments used in this study are taken from Hurriyet, Sabah and ensonhaber.com and they were all under the first pieces of news about the boat which had Alan dated 02.09.2015. Perception Analysis Model includes three categories: emotions, attitudes, and behaviour are all examined through the categorical content analysis technique that is brought together to be able to make a better understanding of Turkish people’s way of thinking. This model includes working with the comments through coding. All the comments are coded in three different categories.

.

 


Büyük veri, gerçek zamanlı veri ve bu veriye dair öngörü sunması açısından günümüzde iletişim sürecinin en önemli bileşenlerinden biri haline gelmiştir. Ancak bu veriyi analiz etmek oldukça zordur. Bu nedenle uzmanlara göre yapılması gereken büyük veriden küçük parçalar alıp bu veriyi derinlemesine analiz etmektir. Bu çalışma bizlere dünyanın verisini yapılandırılmamış bir şekilde sunan büyük veriyi anlamlandırma girişimi olarak değerlendirilebilir. Bu çalışma Suriyeli mülteci krizi şeklinde isimlendirilebilecek büyük veri bulutunun anlamlandırılma sürecidir. Suriye’yi terk eden mültecilerin çoğu için yeni yaşamlarının başlama noktası olan Türkiye’de üretilen sosyal medya içeriğinin anlaşılması büyük önem taşımaktadır. Bu amaçla başlığında Aylan Kurdi geçen haberler seçilmiş ve bu haberlere yapılan okuyucu yorumları bu çalışma için yaratılmış Algı Analizi Modeli (PAM)’ne göre incelenmiştir. Bu çalışmada analiz edilen yorumlar Aylan’ın bulunduğu botun batmasıyla ilgili 02.09.2015 tarihli haberlere internet sitesinde yer vermiş Hürriyet, Sabah ve ensonhaber.com gazetelerinden alınmıştır. Bu gazetelerin Türkiye’ye dair bir örneklem sunduğu söylenebilir. Algı Analizi Modeli her bir yorumu üç kategoride değerlendirmektedir: duygular, tutum ve davranış kategorileri Türklerin konuya dair düşüncelerini kategorisel içerik analizi yoluyla daha iyi anlayabilmek için ayrı ayrı incelenmiştir.

.

Makale detayları

HOW TO ANALYZE BIG DATA: A STUDY ON UNDERSTANDING WHAT THE TURKISH THINK ABOUT SYRIAN REFUGEE CRISIS

Yazarlar: Pınar ASLAN | Tuğçe ERTEM ERAY

Yayıncı: Selcuk University

Ana Başlıklar: Sosyoloji & antropoloji

Dergi: Journal of Selcuk Communication 2019 Vol.12 Issue 2, pp.763-780

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2019

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000576682

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2148-2942

DOI: https://doi.org/10.18094/josc.596301

Sayı

Yazarlar:

Pınar ASLAN | Tuğçe ERTEM ERAY

Yayıncı:

Selcuk University

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

Journal of Selcuk Communication 2019 Vol.12 Issue 2, pp.763-780

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000576682

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2148-2942

DOI:

https://doi.org/10.18094/josc.596301