Phoenix

Proje Bilgileri:

Takım Lideri: Ata Günay

Takım Üyeleri:
Furkan Aşık
Emrah Kalfa
Ali Kemal Akpınar
Ali Gürkan Sevilmiş
Agah Gök

Katıldığı Yer: Maltepe Üniversitesi, İstanbul

Konu Başlığı/ Yazılım Türü: Eğitim/Aplikasyon

Proje Adı: Toplumsal Olaylarda Psikolojik Analiz Sistemi (TOPAS)

Proje Amacı: Saha araştırmalarında harcanan zaman ve ekonomik giderleri ortadan kaldırarak tutarlı grafikler ve yüksek doğruluk oranlı sonuçlar ortaya koymak.

Geliştirme Süresi: Projenin veri çekme, analiz ve yapay zeka sistemleri ile birlikte kullanıcı arayüzü 48 saat gibi bir sürede tamamlanmıştır. İlerleyen 1 haftalık dönemde eklenecek olan self learning modülü girilen iki hashtag üzerinden kendi veri setini oluşturarak her sektörde kolaylıkla aktif şekilde çalışabilecek hale gelecektir.

Hedef Kitle: Sosyal medya üzerinden araştırma ve analiz yapmak isteyen herkes.

Odaklandığı Sorun: Günümüz bilgi ve iletişim dünyasında gündem hızlıca değişirken, toplumsal olaylardan sonra halkın tepkisinin ölçülmesi için uzun süreçler ve yüksek maliyetler gerekmesi.

Çözüm Önerisi: Sosyal medya üzerinden, verilen anahtar kelime ile bağdaştırılan tweetlerin alınmasını ve analiz edilmesini sağlayan sistem.

Dünyada Benzeri Olup Olmadığı: Projenin benzerleri bazı üniversitelerde tez çalışması olarak görülebiliyor olsa da kolay kullanım sunan arayüz ve sistemimize eklenecek olan, kullanıcının kendi veri setini oluşturduğu modül ve eşsiz bir sistem olarak ortaya çıkacaktır.

Proje Özet Bilgi: TOPLUMSAL OLAYLARDA PSİKOLOJİK ANALİZ SİSTEMİ (TOPAS)
Toplumsal Olaylarda Psikolojik Analiz Sistemi; yapay zeka, data mining ve sosyoloji bilimini birleştirerek, toplumun duygu, düşünce ve ilgilerine ulaşmakta araç olmak üzere geliştirilmiş. Sistemimiz kaynak olarak Twitter’ı kullanmaktadır. Neden twitterı kullanıyoruz? güncel istatistiklere göre dünyada günlük ortalama 777.6 milyon ülkemizde ise 7 milyon tweet atılmaktadır. Bu veri havuzu, her konuda analiz yapmak için bize çok zengin bir kaynak sunuyor . Günümüzde birçok sistemin temelini oluşturan http güvenlik protokolleri belirli bir değerin üstündeki taleplerde bir süre mevcut IP adresiniz üzerinden twitterdan veri çekme işlemini engelleyerek kendi sistemini korumaya alabiliyor. Sistemimiz bu yüzden verileri dakikada 3500 tweete kadar güvenli bir şekilde indirerek süratle işleyebilmektedir. Topasın, sahip olduğu çalışma prensibi ve işleyiş biçimini bir örnekle açıklamak gerekirse: sosyal medyanın, ülkemizde veya dünyada patlak vermiş bir skandalla çalkalandığını hayal edelim. Biz de bu konu hakkında genel bir araştırma yapmak istiyoruz. Geleneksel yöntemlerle hazırlanan raporlar, analistlere sunularak uzun iş saatlerine ve yüksek ücretlere mal olmaktadır. Bunun aksine bizim sistemimize; araştırma yapılmak istenilen tarih ve konu ile ilgili anahtar kelimeler giriliyor. Ardından sistemimiz belirtilen anahtar kelimeler referansıyla twitterdan data mining ile ilgili tweetleri topluyor. Elde edilen tweetlerdeki gereksiz kelimeleri, veri setlerinden silerek duygu sentezine hazır hale getiriyor. Duygu sentezi ile birlikte atılan tweetlerin psikolojik analizleri yapılmaktadır. Çıkan sonuçlar; tweetlerin kendi içerisinde barındırdığı retweet, beğeni ve yanıt gibi değerlerle birlikte analiz edilen duygu dağılımı da kullanıcının tercihine göre farklı grafiklere dökülüyor. Projemiz gelişim sürecindeyken teknolojiyle en iç içe olan insandan, teknolojiyle en ufak ilgisi bulunmayan insanlara kadar herkesin kolaylıkla kullanabilmesi için özel olarak, kolay kullanım ve sadelik esaslarına dayanılarak üretilmiştir. Bu şekilde TOPAS’ın sektöründe tercih edilen, öncü bir sistem olması amaçlanmıştır. Sistemimizin benzerleri bazı üniversitelerde tez çalışması olarak görülebiliyor olsa da diğer örneklerinden farklı olarak Topas, modüler ve multidisipliner yapısı sayesinde birçok sektöre kolaylıkla evriltilebilir ve bu sektörlerde aktif şekilde kullanılabilecek bir yapıdadır. Aynı zamanda data mini, yapay zeka ve sosyoloji alanlarını birleştirerek inovatif yapısı ile ön plana çıkıyor. Sistemin 48 saatte üretilmiş olan beta sürümü sonrası için yapılan 1 haftalık proje planlamalarında; programa dahil edilecek olan self-learning modülü sayesinde sosyal medyada araştırma yapılmak istenen olaylar ile ilgili kullanıcıdan bir olumlu ve bir olumsuz hashtag sisteme verilecek. Ardından sistem, belirtilen hashtagler üzerinden kendine bir veri havuzu oluşturularak eğitime başlayacak. Sonrasında sizin belirttiğiniz anahtar kelimelerle ilişkili olan verileri Twitter üzerinden toplayarak analizlerini gerçekleştirerek kullanıcıya sunacak.

Sunumlar:

Yarı Final:

Final:

Proje Bilgileri:

Takım Lideri: Ata Günay

Takım Üyeleri:
Furkan Aşık
Emrah Kalfa
Ali Kemal Akpınar
Ali Gürkan Sevilmiş
Agah Gök

Katıldığı Yer: Maltepe Üniversitesi, İstanbul

Konu Başlığı/ Yazılım Türü: Eğitim/Aplikasyon

Proje Adı: Toplumsal Olaylarda Psikolojik Analiz Sistemi (TOPAS)

Proje Amacı: Saha araştırmalarında harcanan zaman ve ekonomik giderleri ortadan kaldırarak tutarlı grafikler ve yüksek doğruluk oranlı sonuçlar ortaya koymak.

Geliştirme Süresi: Projenin veri çekme, analiz ve yapay zeka sistemleri ile birlikte kullanıcı arayüzü 48 saat gibi bir sürede tamamlanmıştır. İlerleyen 1 haftalık dönemde eklenecek olan self learning modülü girilen iki hashtag üzerinden kendi veri setini oluşturarak her sektörde kolaylıkla aktif şekilde çalışabilecek hale gelecektir.

Hedef Kitle: Sosyal medya üzerinden araştırma ve analiz yapmak isteyen herkes.

Odaklandığı Sorun: Günümüz bilgi ve iletişim dünyasında gündem hızlıca değişirken, toplumsal olaylardan sonra halkın tepkisinin ölçülmesi için uzun süreçler ve yüksek maliyetler gerekmesi.

Çözüm Önerisi: Sosyal medya üzerinden, verilen anahtar kelime ile bağdaştırılan tweetlerin alınmasını ve analiz edilmesini sağlayan sistem.

Dünyada Benzeri Olup Olmadığı: Projenin benzerleri bazı üniversitelerde tez çalışması olarak görülebiliyor olsa da kolay kullanım sunan arayüz ve sistemimize eklenecek olan, kullanıcının kendi veri setini oluşturduğu modül ve eşsiz bir sistem olarak ortaya çıkacaktır.

Proje Özet Bilgi: TOPLUMSAL OLAYLARDA PSİKOLOJİK ANALİZ SİSTEMİ (TOPAS)
Toplumsal Olaylarda Psikolojik Analiz Sistemi; yapay zeka, data mining ve sosyoloji bilimini birleştirerek, toplumun duygu, düşünce ve ilgilerine ulaşmakta araç olmak üzere geliştirilmiş. Sistemimiz kaynak olarak Twitter’ı kullanmaktadır. Neden twitterı kullanıyoruz? güncel istatistiklere göre dünyada günlük ortalama 777.6 milyon ülkemizde ise 7 milyon tweet atılmaktadır. Bu veri havuzu, her konuda analiz yapmak için bize çok zengin bir kaynak sunuyor . Günümüzde birçok sistemin temelini oluşturan http güvenlik protokolleri belirli bir değerin üstündeki taleplerde bir süre mevcut IP adresiniz üzerinden twitterdan veri çekme işlemini engelleyerek kendi sistemini korumaya alabiliyor. Sistemimiz bu yüzden verileri dakikada 3500 tweete kadar güvenli bir şekilde indirerek süratle işleyebilmektedir. Topasın, sahip olduğu çalışma prensibi ve işleyiş biçimini bir örnekle açıklamak gerekirse: sosyal medyanın, ülkemizde veya dünyada patlak vermiş bir skandalla çalkalandığını hayal edelim. Biz de bu konu hakkında genel bir araştırma yapmak istiyoruz. Geleneksel yöntemlerle hazırlanan raporlar, analistlere sunularak uzun iş saatlerine ve yüksek ücretlere mal olmaktadır. Bunun aksine bizim sistemimize; araştırma yapılmak istenilen tarih ve konu ile ilgili anahtar kelimeler giriliyor. Ardından sistemimiz belirtilen anahtar kelimeler referansıyla twitterdan data mining ile ilgili tweetleri topluyor. Elde edilen tweetlerdeki gereksiz kelimeleri, veri setlerinden silerek duygu sentezine hazır hale getiriyor. Duygu sentezi ile birlikte atılan tweetlerin psikolojik analizleri yapılmaktadır. Çıkan sonuçlar; tweetlerin kendi içerisinde barındırdığı retweet, beğeni ve yanıt gibi değerlerle birlikte analiz edilen duygu dağılımı da kullanıcının tercihine göre farklı grafiklere dökülüyor. Projemiz gelişim sürecindeyken teknolojiyle en iç içe olan insandan, teknolojiyle en ufak ilgisi bulunmayan insanlara kadar herkesin kolaylıkla kullanabilmesi için özel olarak, kolay kullanım ve sadelik esaslarına dayanılarak üretilmiştir. Bu şekilde TOPAS’ın sektöründe tercih edilen, öncü bir sistem olması amaçlanmıştır. Sistemimizin benzerleri bazı üniversitelerde tez çalışması olarak görülebiliyor olsa da diğer örneklerinden farklı olarak Topas, modüler ve multidisipliner yapısı sayesinde birçok sektöre kolaylıkla evriltilebilir ve bu sektörlerde aktif şekilde kullanılabilecek bir yapıdadır. Aynı zamanda data mini, yapay zeka ve sosyoloji alanlarını birleştirerek inovatif yapısı ile ön plana çıkıyor. Sistemin 48 saatte üretilmiş olan beta sürümü sonrası için yapılan 1 haftalık proje planlamalarında; programa dahil edilecek olan self-learning modülü sayesinde sosyal medyada araştırma yapılmak istenen olaylar ile ilgili kullanıcıdan bir olumlu ve bir olumsuz hashtag sisteme verilecek. Ardından sistem, belirtilen hashtagler üzerinden kendine bir veri havuzu oluşturularak eğitime başlayacak. Sonrasında sizin belirttiğiniz anahtar kelimelerle ilişkili olan verileri Twitter üzerinden toplayarak analizlerini gerçekleştirerek kullanıcıya sunacak.

Sunumlar:

Yarı Final:

Final: