DATA PRIVACY ON SOCIAL NETWORKS: SENTIMENT ANALYSIS ON REACTIONS IN TURKEY TO WHATSAPP’S CONFIDENTIALITY AGREEMENT

نویسندگان

چکیده

Sosyal ağlarda kullanıcıların en önemli endişelerinden biri kişisel bilgilerin farklı kurum veya kurumlarla paylaşılması yani veri gizliliği ihlalidir. Türkiye’de sosyal medyada gizliliği, WhatsApp’ın gizlilik sözleşmesini güncellenmesinin duyurulmasıyla tartışmaların odağına yerleşmiştir. Bu araştırmada 10-12 Ocak 2021 tarihlerinde Twitter’da Trend Topics olan #watsappsiliyoruz etiketi ile paylaşılan tweetlerin Metin Madenciliği yöntemleri analiz edilmesi amaçlanmıştır. Duygu analizi sonucunda yaklaşık %60’ının olumlu, %30’unun ise olumsuz olduğu görülmüştür. Yapısal olarak olumlu olmasına rağmen "anlık" ve "TC" ifadelerinin genel mizahi içeriklerde, "peki" kelimesinin Whatsapp diğer uygulamaların güvenliliğinin sorgulanmasında "gelin" uygulamalara geçilmesi konusunda çağrı ifadesi kullanıldığı Pozitif negatif paylaşımlarında ortak kullanılan kelimelere ait kelime bulutu sonucunda, alternatif uygulamalar Bip, Telegram kelimeleri endişelerini ifade eden "sildim", "geri", "kabul" ön plandadır. sonuçlar; ağlardan vazgeçmelerinin hayli zor olduğu, ancak giderecek ağların ortaya çıkmasının gerekli olduğunu göstermektedir.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

A Sudy on Information Privacy Issue on Social Networks

In the recent years, social networks (SN) are now employed for communication and networking, socializing, marketing, as well as one’s daily life. Billions of people in the world are connected though various SN platforms and applications, which results in generating massive amount of data online. This includes personal data or Personally Identifiable Information (PII). While more and more data a...

متن کامل

Data Analysis Methods in Social Networks

Background and Aim. The promising outlook of easy communication incurring minimum cost has caused social networks to face increasing number of active members each day. These members develop and expand international communication through information sharing including personal information. Thus, big data analysis of social networks provides companies, organizations and governments with ample and ...

متن کامل

Privacy-Preserving Data Analysis on Graphs and Social Networks

While literature within the field of privacy-preserving data mining (PPDM) has been around for many years, attention has mostly been given to the perturbation and anonymization of tabular data; understanding the role of privacy over graphs and networks is still very much in its infancy. In this chapter, we survey a very recent body of research on privacy-preserving data analysis over graphs and...

متن کامل

Sentiment Analysis on Multi-View Social Data

With the proliferation of social networks, people are likely to share their opinions about news, social events and products on the Web. There is an increasing interest in understanding users’ attitude or sentiment from the large repository of opinion-rich data on the Web. This can benefit many commercial and political applications. Primarily, the researchers concentrated on the documents such a...

متن کامل

Sentiment Analysis of Social Networking Data Using Categorized Dictionary

Sentiment analysis is the process of analyzing a person’s perception or belief about a particular subject matter. However, finding correct opinion or interest from multi-facet sentiment data is a tedious task. In this paper, a method to improve the sentiment accuracy by utilizing the concept of categorized dictionary for sentiment classification and analysis is proposed.  A categorized dictiona...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Kafkas üniversitesi iktisadi ve idari bilimler fakültesi dergisi

سال: 2022

ISSN: ['2149-9136', '1309-4289']

DOI: https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2022.030