Türkçe Kısa Metinlerde Dilsel Değişke İncelemesine Çok Boyutlu Bir Yaklaşım

Dados Bibliográficos

ID20495417
AutoresHülya Mısır (0000-0003-4103-682X, University of Birmingham, autor correspondente)
Ano2025
Volume36
Fascículo2
Páginas133-157
Data de publicação2025-12-30
Peer ReviewedSim
Open AccessSim
TipoARTICLE
PeriódicoDilbilim Araştırmaları Dergisi (JOURNAL)
Identificadores do periódicoISSN: 1300-8552 • E-ISSN: 2587-0939
EditoraJournal of Linguistics Research (PUBLISHER)
DOI10.18492/dad.1675004
OpenAlexW7117539900
IdiomaTR
Referências citadas17

Bu çalışmada, nötr, saldırgan ve nefret içerikli tweetlerden oluşan büyük ölçekli bir Türkçe sosyal medya derlemi kullanılarak Türkçedeki dilsel değişkeler incelenmiştir. Sözcük türleri ve dilbilgisel yapılar açısından etiketlenmiş veri setiyle, dilsel değişke türlerinin altında yatan temel boyutlar, Çok Boyutlu Analiz (MDA) kapsamında Çoklu Uyum Analizi (MCA) yöntemiyle belirlenmiştir. Kısa ve bağlamsal olarak sınırlı sosyal medya metinlerine uygunluğu sayesinde MCA’nın dilbilimsel analizlerdeki yeri açıklanmakta, Türkçe kısa metinlerde dilsel değişkeyi ortaya koymadaki avantajları uygulamalı biçimde gösterilmektedir. Analizde, FactoMineR paketi ve yaygın olarak kullanılan görselleştirme aracı ggplot2 birlikte kullanılmaktadır. Bu uygulamalı anlatım, MDA boyutlarının yorumlanması ve veri görselleştirme teknikleriyle ilişkilendirilmesi konusunda rehberlik etmektedir. Ayrıca, tarih etiketi ve konuşma kategorileriyle etiketlenmiş veriler üzerinden dilsel örüntülerdeki zamansal değişim grafikler ve ısı haritalarıyla sunulmaktadır. Bu çalışma, kısa metinlerden oluşan derlemler ve kategorik verilerle çok boyutlu dilsel analiz yapmak isteyen araştırmacılar için olduğu kadar, veri görselleştirme konusunda bilgi edinmek isteyen herkes için faydalı bir kaynak olmayı hedeflemektedir

Authorship Attribution and Profiling · Complex Network Analysis Techniques · Sentiment Analysis and Opinion Mining