Purpose and methodPurposeThe purpos

Purpose and method
Purpose
The purpose of this study is to determine the interest of young people in politics and how they use their political
sources with respect to their practices in following the global political events. Thus, it has been intended to find
Seda Çakar Mengü et al. / Procedia - Social and Behavioral Sciences 174 ( 2015 ) 791 – 797 795
replies to the following questions:
1. What is the distribution ratio of the total tweets sent to the candidates running for mayor?
2. What is the distribution ratio of the content (positive, negative or neutral) of total tweets sent to the
candidates in local elections?
3. What is the distribution ratio of positive, negative or neutral messages according to the number of the
followers of those who sent tweets (considering the mass that was reached)?
Mthod
The election results have been analyzed regarding the three questions above with comparative content
analysis method and the results have been discussed in accordance with the general purpose of the research. The
tweets sent every four hours between February 20 and March 6, 2014 were semantically analyzed as positive,
negative and neutral over randomly selected 200 tweets for each candidate. According to a news item in Sabah,
“Twitter in Turkey and Figures (Keser, 2014), “although there is not a detailed statistic open to public about the age
profile of Twitter users, it is known that approximately 50 % of the users are between 19 and 25. In addition, 70 %
of those use Twitter via smart phones or tablets. In this regard, during the period before the elections Twitter
Monitoring was administered and 9.000 messages were monitored, in which the names of the candidates for the
mayor of Istanbul Metropolitan City were mentioned. Of the respective messages, those sent by the candidates as
well as the news channels were eliminated. Then, through a secondary analysis, more than one messages belonging
to a particular user was disregarded. As a result, the same number of tweets sent by 2.888 users was semantically
examined and the comments about the candidates were semantically classified as positive, negative and neutral.
Findings
In this section, with regard to the secondary objectives, the results of the analysis on Twitter as the
sampling of this study use most are presented:
1. Distribution ratio of the total tweets sent to the candidates running for mayor
For each user, one tweet has been analyzed. Thus, Kadit Topbaş received 1173, Mustafa Sarıgül; 825,
Rasim Acar,; 400 and Sırrı Süreyya Önder: 490 tweets.
2. Distribution ratio of the contents of total tweets (positive, negative or neutral) sent to the candidates
running for mayor
x According to the negative tweets the candidates received, Kadir Topbaş got 123, Mustafa Sarıgül;
109, Rasim Acar; 8 and Sırrı Süreyya Önder; 49 messages.
x According to the positive tweets the candidates received, Kadir Topbaş got 95, Mustafa Sarıgül;
36, Rasim Acar; 84 and Sırrı Süreyya Önder; 59 messages.
x According to the neutral tweets the candidates received, Kadir Topbaş got 955, Mustafa Sarıgül:
680, Rasim Acar; 308 and Sırrı Süreyya Önder; 382 messages.
3. Distribution of positive, negative and neutral tweets according to the number of the followers of
those who sent messages (considering the masses that were reached)
x According to the approximate number of users reached through tweeters about Kadir Topbaş, the
number of negative tweets are 84.460, positive tweets: 796 and neutral tweets: 872.146.
x According to the approximate number of users reached through tweeters about Mustafa Sarıgül,
the number of negative tweets are 107.460, positive tweets: 43.978, and neutral tweets: 526.415.
x According to the approximate number of users reached through tweeters about Rasim Acar, the
number of negative tweets are 1903, positive tweets: 54.799, and neutral tweets: 413.433.
x According to the approximate number of users reached through tweeters about Sırrı Süreyya
Önder, the number of negative tweets are 19.855, positive tweets: 62.107, and neutral tweets:
275.736.

Результаты (русский) 1:

Цель и методЦельЦель этого исследования — выяснить интерес молодых людей к политике и как они используют свои политическиеисточники в отношении их практики после глобальных политических событий. Таким образом он был предназначен для поиска Седа Çakar Менгю et al. / Procedia - социальных и поведенческих наук 174 (2015) 791-797 795Ответы на следующие вопросы:1. что такое коэффициент распределения всего твиты, отправленные в кандидаты на пост мэра?2. что отправляется соотношение распределения содержания (положительный, отрицательный или нейтральный) Общая tweetsкандидатов на местных выборах?3. что такое коэффициент распределения положительные, отрицательные или нейтральные сообщений в зависимости от количествапоследователи тех, кто послал tweets (с учетом массы, которая была достигнута)?MthodРезультаты выборов были проанализированы относительно трех вопросов выше с сравнительное содержаниеметод анализа и результаты были обсуждены в соответствии с общей целью исследования. ВTweets отправлены каждые четыре часа между 20 февраля и 6 марта 2014 семантически были проанализированы как положительные,негативные и нейтральные над случайно отобранных 200 tweets для каждого кандидата. По словам новость в Сабах,«Twitter в Турции и цифры (Keser, 2014), «хотя не открыты для общественности о возрасте Детальная статистикапрофиль пользователей Twitter, как известно, что около 50% пользователей являются между 19 и 25. Кроме того, 70%из них используете Twitter через смартфоны или планшеты. В этой связи в период до выборов щебетатьМониторинг осуществляется и контролировалось 9.000 сообщения, в котором имена кандидатов наМэр города Стамбул были упомянуты. Соответствующих сообщений, тех, кто прислал кандидатовНу, как новостные каналы были ликвидированы. Затем через вторичный анализ, более одного сообщения принадлежащихдля конкретного пользователя был проигнорирован. В результате такое же количество tweets отправлены 2.888 пользователями был семантическиизучены и комментарии о кандидатах семантически были классифицированы как позитивные, негативные и нейтральные.ВыводыВ этом разделе, что касается вторичных целей, результаты анализа на Twitter какотбор проб этого исследования использования наиболее представлены:1. распределение соотношение всего твиты, отправленные в кандидаты на пост мэраДля каждого пользователя один твит был проанализирован. Таким образом Kadit Topbaş получил 1173, Мустафа Sarıgül; 825,Расим Акар, 400 и Сирри сурея Йем: 490 tweets.2. распределение соотношения содержания всего твитов (положительный, отрицательный или нейтральный) отправлен кандидатамдля мэраx согласно негативные tweets получили кандидаты, Кадир Topbaş получил 123, Мустафа Sarıgül;109, Расим Акар; 8 и Сирри сурея Йем; 49 сообщений.x согласно позитивные твиты кандидаты получили, Кадир Topbaş получил 95, Мустафа Sarıgül;36, Расим Акар; 84 и Сирри сурея Йем; 59 сообщений.x согласно нейтральной tweets получили кандидаты, Кадир Topbaş получил 955, Мустафа Sarıgül:680, Расим Акар; 308 и Сирри сурея Йем; 382 сообщений.3. распределение положительных, отрицательных и нейтральных tweets в зависимости от количества последователейте, кто послал сообщений (с учетом массы, которые были достигнуты)x согласно приблизительное количество пользователей достигло через ВЧ о Kadir Topbaş,количество отрицательных tweets являются 84.460, позитивные твиты: 796 и нейтральных твитов: 872.146.x согласно приблизительное количество пользователей достигло через ВЧ о Мустафа Sarıgül,количество отрицательных tweets являются 107.460, позитивные твиты: 43.978 и нейтральных твитов: 526.415.x согласно приблизительное количество пользователей достигло через ВЧ о Расим Акар,количество отрицательных tweets, 1903, позитивные твиты: 54.799 и нейтральных твитов: 413.433.x согласно приблизительное количество пользователей достигло через ВЧ о сурея СирриЙем, количество отрицательных tweets являются 19.855, позитивные твиты: 62.107 и нейтральных твитов:275.736.

Результаты (русский) 2:

Цель и метод
Цель
Целью данного исследования является определение интерес молодых людей к политике и как они используют свои политические
источники в отношении их практики в следующих глобальных политических событий. Таким образом, была предназначена для поиска
Седа Çakar Менгю др. / Procedia - Социальные и поведенческие науки 174 (2015) 791 - 797 795
ответов на следующие вопросы:
1. Что такое коэффициент распределения общего объема твитов, отправленных на кандидатов в мэры?
2. Что такое коэффициент распределения контента (позитивный, негативный или нейтральный) от общего объема твитов, отправленных на
кандидатов на местных выборах?
3. Что такое коэффициент распределения положительных, отрицательных или нейтральных сообщений в соответствии с числом
последователей тех, кто послал чириканье (с учетом массы, которая была достигнута)?
Mthod
Результаты выборов были проанализированы на три вопроса выше Сравнительный контент
метода анализа и результаты были обсуждены в соответствии с общей целью исследования. В
твиты отправляются каждые четыре часа между 20 февраля и 6 марта 2014 были семантически анализируется как положительный,
отрицательный и нейтральный по случайным образом выбирается 200 твитов для каждого кандидата. Согласно пресс-пункта в штате Сабах,
"Twitter в Турции и цифры (Keser, 2014)," хотя нет подробную статистику открыты для общественности о возрастной
профиль пользователей Twitter, известно, что примерно 50% пользователей являются между 19 и 25. Кроме того, 70%
из тех, использовать Твиттером с помощью смартфонов или планшетов. В связи с этим, в период до выборов Twitter
мониторинг проводился и 9,000 сообщения были проверены, в котором имена кандидатов на
упоминались мэр Стамбула столичный город. Из соответствующих сообщений, посланных кандидатов как
также информационных каналов были устранены. Затем, через вторичный анализ, более одного сообщения, принадлежащие
конкретному пользователю было проигнорировано. В результате, такое же количество твитов, отправленных 2,888 пользователей было семантически
рассмотрены и комментарии о кандидатах были семантически классифицируется как положительным, отрицательным и нейтральным.
Выводы
В этом разделе в отношении к вторичным целям, результаты анализа на Twitter как
выборки данного исследования использования наиболее представлены:
1. Соотношение распределения общего твитов, отправленных на кандидатов в мэры
для каждого пользователя, один твит был проанализирован. Таким образом, Kadit Топбаш получил 1173, Мустафа Sarigul; 825,
Расим Акар ,; 400 и sırrı Sureyya Önder: 490 твитов.
2. Коэффициент распределения содержания общего твитов (позитивный, негативный или нейтральных), отправленные кандидатов
, баллотирующихся на пост мэра
х Согласно негативных твитов кандидаты получили, Кадир Топбаш получил 123, Мустафа Sarigul;
109, Расим Acar; 8 и sırrı Sureyya Önder; 49 сообщений.
х в соответствии с положительным твитов кандидаты получили, Кадир Топбаш получили 95, Мустафа Sarigul;
36, Расим Акар; 84 и sırrı Sureyya Önder; . 59 Сообщения
х в нейтральном твитов кандидаты получили, Кадир Топбаш получил 955, Мустафа Sarigul:
680, Расим Акар; 308 и sırrı Sureyya Önder; 382 сообщений.
3. Распределение положительных, отрицательных и нейтральных твитов в зависимости от количества последователей
тех, кто послал сообщения (с учетом массы, которые были достигнуты)
х Согласно приблизительное количество пользователей достигло через твитеры о Кадир Топбаш,
количество отрицательных твиты 84,460 положительные твиты: 796 и нейтральных твиты:. 872,146
х По ориентировочным количеством пользователей достигло через твитеры о Мустафе Sarigul,
числа отрицательных твиты 107,460, положительные твиты: 43,978 и нейтральных твиты:. 526,415
х по приблизительным количество пользователей достигло через твитеры о Расим Акар, в
ряду негативных твиты 1903, положительные твиты: 54,799 и нейтральных твиты:. 413,433
х По ориентировочным количеством пользователей достигло через твитеры о sırrı Sureyya
Önder, количество негативных твитов являются 19,855, положительные твиты: 62,107 и нейтральных твиты:
275,736.

Результаты (русский) 3:

Цель и метод
цели
цель настоящего исследования заключается в том, чтобы определить интерес молодых людей в политике и как они будут использовать свои политические
источников в том, что касается их практики в следующих глобальных политических событий. Таким образом, она предназначена для поиска
Медиамакс добился Çakar Mengü et al. / Procedia - социальных и поведенческих наук 174 ( 2015 ) 791 - 797 795$ ответы на следующие вопросы:
1.Что такое соотношение распределения общей сообщения отправляются в своих кандидатур для мэра?
2. Что такое соотношение распределения содержания (положительное, отрицательное или нейтральное положение) от общего числа Твитов на
кандидатов на местных выборах?
3. Что такое соотношение распределения положительное, отрицательное или нейтральное положение сообщений в соответствии с номером
Последователей тех, кто послал сообщения (с учетом массовых, достигнутое) ?
Mthod
результаты выборов, были проанализированы в отношении трех вопросы выше, в сравнительных content
метод анализа и результаты были обсуждены в соответствии с генеральной цели исследований. В
сообщения отправляются каждые четыре часа между 20 февраля и 6 марта2014 году были семантически проанализированы как положительный,
негативных и нейтраль на произвольно выбранных 200 сообщений для каждого кандидата. По данным новости дня в Сабах ас-Салем ас-Сабах,
"Twitter в Турции и цифры (Keser, 2014), "хотя еще и не подробная статистика открыта для общественности информацию о возрасте
профиль пользователей Twitter, известно, что примерно 50 % пользователей, между 19 и 25 лет. Кроме того, 70 %
Из них используют Twitter через смарт-телефонов или таблетки. В этой связи в период до выборов Twitter
наблюдение осуществлялось и 9,000 сообщений, в котором наименования в качестве кандидатов на
мэра Стамбула столичный город, были упомянуты. соответствующих сообщений, тех, которые были представлены на кандидатов в
а также новости каналы были ликвидированы. Затем,Через вторичный анализ данных, более чем одного сообщения, относящиеся к
для определенного пользователя был проигнорирован. В результате, то же количество сообщений отправлено 2,888 пользователей является семантически
изучены, и замечания в отношении кандидатов было семантически классифицируются как позитивных, негативных и нейтральное положение.
выводы
в данном разделе, в том что касается вторичной цели,Результаты анализа на Twitter как
выборки это исследование наиболее представлены:
1. Соотношение распределения общей сообщения отправляются для кандидатов на пост главы городской администрации
для каждого пользователя, один сообщение был проанализирован. Таким образом, Kadit Topbaş получил 1173, Мустафа Sarıgül; 825,
Расим Акар,; 400 и что Имран Акдоджан и его Süreyya Önder: 490 сообщений.
2. Соотношение распределения содержимое всего сообщений (положительный,Негативные или нейтральное положение) на кандидатов
Владивостока
x в соответствии с негативные сообщения кандидатов, Кадир Topbaş есть 123, Мустафа Sarıgül;
109, Расим Акар; 8 и что Имран Акдоджан и его Süreyya Önder; 49 сообщения.
x в соответствии с позитивным сообщения кандидатов, Кадир Topbaş получил 95, Мустафа Sarıgül;
36, Расим Акар; 84 и что Имран Акдоджан и его Süreyya Önder; 59 сообщения.
X в соответствии с нейтральной сообщения кандидатов, Кадир Topbaş есть 955, Мустафа Sarıgül:
680, Расим Акар; 308 и что Имран Акдоджан и его Süreyya Önder; 382 сообщений.
3. Распределения позитивных, негативных и нейтральное сообщения в соответствии с числом последователей
тех, кто отправляет сообщения (с учетом народных масс, которые были)
X в соответствии с приблизительное число пользователей через громкоговорители для воспроизведения верхних частот о Кадир Topbaş,
ряд негативных сообщений 84,460 , позитивные сообщения: 796 и нейтральное сообщения: 872,146 .
x в соответствии с приблизительное число пользователей через громкоговорители о Мустафа Sarıgül,
количество негативных сообщений 107,460 , позитивные сообщения: 43,978 , и нейтральных сообщения: 526,415 .
X в соответствии с приблизительное число пользователей через громкоговорители для воспроизведения верхних частот о Расим Акар,
ряд негативных сообщений 1903 года, позитивные сообщения: 54,799 , и нейтральных сообщения: 413,433 .
x в соответствии с приблизительное число пользователей через громкоговорители для воспроизведения верхних частот примерно что Имран Акдоджан и его Süreyya
Önder, количество негативных сообщений 19,855 , позитивные сообщения: 62,107 и нейтрального положения сообщений:
275,736 .