Search

Dünya’da beton katkı malzemeleri 1870’li yıllarda araştırılmaya başlanmıştır. 1930’lı yılların başından itibaren su azaltıcı katkılar ile ilgili araştırmalar yapılmaya başlamıştır. Bu tür katkılar 1940-1960 yılları arasında beton karışımlarında kullanılmış olsa da nasıl bir etki yarattığı tam olarak bilinmediği için yaygınlaşmamıştır. Yapılan araştırmalar; beton karışımına eklenen katkı malzemelerinin belirlenmiş oranlarda ilave edilmemesinin, betonun dayanım, dayanıklılık gibi mekanik özelliklerinin yanı sıra, priz süresi, çökme değeri gibi işlenebilirlik özelliklerini de olumsuz etkilediğini göstermektedir. Bu kapsamda inşaat halindeki bir binada inceleme yapılmış ve yapıdaki hasarlar tespit edilmiştir. Tespit edilen hasarlara bağlı olarak yapıda onarım çalışmaları önerilerek takibi yapılmıştır. Concrete admixtures began to be explored in the world in the 1870s. Since the beginning of the 1930s, researches about water reducing additives started to be carried out. Although such additives were used in concrete mixtures between 1940 and 1960, they did not become widespread as it was not known exactly what effect it would have. Conducted researches show that not adding the admixtures in specified rates negatively affects the mechanical properties such as strength and durability as well as the workabilty properties like setting time and slump value. In this context, an investigation was made in a building under construction and the damages in the building were determined. Depending on the damages detected, it was followed up by suggesting repair works in the building.

The aim of this study is to determine the working capital factors affecting the profitability of firms traded in Borsa Istanbul (Borsa Istanbul [BIST]) Stars Index. For this purpose, a literature review was conducted and the working capital components that commonly used in similar studies were determined and the existence of the effects of these components on the profitability of the BIST Stars Index firms was tested on two different models. In the first model, the dependent variable is the return on assets, while the other model's is the return on equity. Additionally, the annual data that obtained from the financial statements of the firms within the scope of the study for the period of 2010-2018 were analyzed by the panel data method. Findings showed that; asset turnover ratio, inventory turnover ratio, current assets to total assets ratio, and firm size have a positive effect on both return on assets and return on equity of BIST Stars Index firms, contrary to financial leverage ratio. However, no relationship was found between receivable turnover ratio, debt turnover ratio and cash conversion cycle and the profitability of BIST Stars Index firms., Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul Yıldız Endeksinde işlem gören firmaların kârlılıklarına etki eden çalışma sermayesi faktörlerinin tespit edilmesidir. Bunun için öncelikle bir yazın taraması yapılmış ve bugüne kadar yapılmış benzer çalışmalarda yaygın olarak kullanılan çalışma sermayesi bileşenleri tespit edilerek, bu bileşenlerin, BİST Yıldız Endeksi firmalarının kârlılıkları üzerindeki etkilerinin varlığı, kurulan iki ayrı model üzerinden test edilmiştir. Kurulan ilk modelde bağımlı değişken varlık kârlılık oranı iken, diğer modelin bağımlı değişkeni ise özsermaye kârlılık oranıdır. Çalışma kapsamındaki firmaların 2010-2018 dönemine ilişkin finansal tablolarından elde edilen yıllık veriler panel veri yöntemi ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre; varlık devir hızı, stok devir hızı, cari varlıkların toplam varlıklara oranı ile firma büyüklüğü değişkenlerinin BİST Yıldız Endeksi firmalarının hem varlık hem de özsermaye kârlılıkları üzerinde pozitif, finansal kaldıraç oranın ise negatif yönlü ve anlamlı bir etkisi vardır. Ancak çalışmada yer alan; alacak devir hızı, borç devir hızı ve nakit dönüşüm dengesi faktörleri ile BİST Yıldız Endeksi firmalarının kârlılıkları arasında ise bir ilişkiye rastlanmamıştır.

Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul (BİST) Yıldız Endeksinde işlem gören firmaların kârlılıklarına etki eden çalışma sermayesi faktörlerinin tespit edilmesidir. Dolayısıyla, 2010-2018 dönemindeki yıllık verilerini kapsayan bir veri seti oluşturulmuş ve söz konusu dönemde BİST Yıldız Endeksine kota olmuş firmaların kârlılıklarını etkileyebilecek çeşitli çalışma sermayesi faktörleri panel veri yöntemi ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre BİST Yıldız Endeksi işletmelerin hem varlık hem de öz sermeye kârlılıkları üzerinde varlık devir hızı, stok devir hızı, cari varlıkların toplam varlıklara oranı ve firma büyüklüğü değişkenlerinin pozitif, finansal kaldıraç oranın ise negatif yönlü ve anlamlı bir etkisi vardır.Anahtar Kelimeler: Çalışma Sermayesi, Kârlılık, BİST Yıldız Endeksi The purpose of this study is to determine the working capital factors affecting the profitability of firms traded in the Borsa İstanbul (BIST) Stars Index. Therefore, a data set covering the period of 2010-2018 was created and various working capital factors that could affect the profitability of the firms that were quota to the BIST Stars Index were analyzed using the panel data method.The findings showed that asset turnover ratio, inventory turnover ratio, current assets to total assets ratio and firm size have a positive effect on the profitability of firms that have traded in BIST Stars Index contrary to financial leverage.Key Words: Working Capital, Profitability, BIST Stars Index 95

Scientific collaboration networks (SCNs) are web-like structures generated bycollaborating patterns between scientists. Every co-authoring activitycorresponds to a link between authors in such a network. Being successfulprototypes of evolving complex networks, SCNs display the generic properties ofself-organizing structures including social networks, in an aspect mirroringthe scientific activities of the authors also. Collecting the scientificcollaboration data of Middle East Technical University (METU) from Web ofScience, we constructed a SCN spanning the years 1980 to 2015. Performing thenetwork analysis procedures, we calculated the network parameters like averageseparation, average degree, degree distribution, average clustering coefficientetc. We outlined that the SCN of METU shows small-world and scale-freeproperties, also having high clustering between scientists.

The wordeducation, which can be expressed as a systematic way of giving the knowledgeand skills to the individuals, is mentioned frequently in social media. Thefastest-growing network twitter is also the optimal platform to get informationfrom the usage of the “education” word by social communities. From this pointof view, utilizing from twitter, this study aimed to investigate how the word“education” is used in social media. The usage frequency of the word“education”, the most frequently used terms together with the word “education”and also the location information of education tweets were acquired to evaluatethe comments of the individuals on the word.The followings and followers numbers of the people who make educationsharing are also stated to see the popularity of these people in social media.&nbsp

Complexnetwork analysis is an attractive tool for capturing the self-organizingprinciples underlying the social, physical or biological communities. Severalsoftware are developed for either analyzing or generating complex networks,including the visualization utilities. We developed an open source software inMicrosoft .NET platform for generating networks based on the most common modelsas Barabasi-Albert, Erdos-Renyi, Watts-Strogatz including the analyzingutilities defining the network like average separation, degree distribution,clustering coefficient etc. In contrast with the well-known software, thissoftware aims to contribute the understanding of the underlying mechanisms ofcomplex networks. It also forms a basis to further developments that shouldprovide an extensive view to network construction. As an open source software,the opportunity of editing the core functions about network dynamics offer apedagogical approach to learn more about self-organizing networks.&nbsp

Bilimsel işbirliği ağları, üniversite derecelendirme, kompleks ağların modellenmesi gibi alanlarda her gün daha fazla ilgi gören bir araştırma konusu olarak dikkat çekmektedir. Web of Science veritabanındaki verilere dayanan çalışmamızda, Türkiye adresli yazarlara ait 1980-2012 yılları arasındaki yayınları baz alan bir yapısal veritabanı elde ederek bir bilimsel işbirliği ağı tanımlanmıştır. Bu kompleks ağın yapısını ve değişimini bilimsel yöntemlerle incelemek için bir takım hesaplama prosedürleri uygulanmıştır. Bunların sonucunda, ülkemiz bilimsel işbirliği ağının ilgili yıllar içerisinde, daha rekabetçi bir yükseköğrenim sistemini hedefleyen milli politikaların da etkisiyle, sürekli büyüme fazında olduğu gözlenmiştir. Elde ettiğimiz sonuçlar, yıllar geçtikçe yayın başına düşen yazar sayısının artmakta olduğunu göstermektedir. Ayrıca small-world konseptine uygun olarak, ağdaki düğümler arası ortalama uzaklığın 4 civarına yakınsadığı görülmektedir. Bu temel gösterge ile birlikte, elde ettiğimiz yüksek kümelenme katsayısı (0.75 civarında), ağımızın iç bağlılığının yüksek seviyede olduğunu ortaya koymaktadır. Ağın topolojisi ile ilgili bir başka önemli gösterge de derece dağılımıdır. Power-law dağılımına uyumluluk gösteren derece dağılımı, ağımızın scale-free olduğunu göstermektedir. Bahsedilen parametrelerin son değerleri ile birlikte, 33 yıllık süreç içerisinde zamanla değişimleri de çalışmamızda ortaya koyulmuştur. Önceki çalışmalarla uyum içerisinde olan sonuçlarımız, büyüme hızı, kümelenme özellikleri ve ortalama düğüm uzaklığı açısından ilgi çekici farklılıklar da sergilemektedir. Ayrıca seçimli bağlanmanın yeni düğümler için avantaj sağladığı ortaya koyularak literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır. Bununla birlikte çalışmamız, yaklaşık 185.000 düğümden (yazardan) oluşan 33 yıllık disiplinler arası ulusal bilimsel işbirliği veri setinin kullanılmış olması açısından literatüre yenilik getirmiştir. Networking via co-authorship is an attractive area of research and used in many fields such as ranking of the universities/departments or modeling of the complex networks. Studying on the data supplied by the Web of Science, we constructed a structural database that defines the scientific collaboration network of the authors from Turkey, based on the publications between 1980 and 2012. To uncover the evolution and structure of this complex network by scientific means, we executed some empirical measurements. The Turkish scientific collaboration network is in an accelerating phase in growth, highly governed by the national policies aiming to develop a competitive higher education system in Turkey. As our results suggest the authors tend to make more number of collaborations in their studies over the years. The results also showed that, node separation of the network slightly converges about 4, consistent with the small world phenomenon. Together with this key indicator, the high clustering coefficient, (which is about 0.75) reveals that our network is strongly interconnected. Another quantity of major interest about such networks is the degree distribution. It has a power-law tail that defines the network as scale-free. Along with the final values, the time evolutions of the above-mentioned parameters are presented in detail with this work. In a good agreement with the recent studies, our network yields some significant differences especially in growing rate, clustering properties and node separation. We also aimed to make contribution to the literature by stating out that preferential attachment provides advantage for the new nodes. Furthermore, studying such a wide dataset of 33 years of national scientific interdisciplinary collaboration data composed of ~185.000 nodes (authors) is unique in the literature. 144

PERDE - ÇERÇEVE SİSTEMLER VE BOŞLUKLU PERDELERİN YATAY YÜKLER İÇİN MODELLENMESİ Yüksek Lisans Tezi İlker Yılmaz TÜRKER GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Nisan 2003 ÖZET Bu çalışmada, çok katlı perde - çerçeve sistemler ve boşluktu perdelerin, statik yatay yükler altında elastik analizlerini yapabilmek amacıyla uygulanabilecek modelleme teknikleri sunulmuştur. Perde - çerçeve sistemlerin davranışları paralelinde yapılabilecek kabullere dayanarak serbestlik derecelerinin azaltılması yöntemlerine değinilmiş ve verilen modelleme teknikleri bilgisayar yardımıyla çözülerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bilim Kodu : 968 Anahtar Kelimeler : Yatay yük, yüksek yapılar, modelleme, perde, perde - çerçeve sistem, boşluktu perde Sayfa Adedi : 119 Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Meral BEGİMGİL MODELLING OF SHEAR WALL - FRAME SYSTEMS AND SHEAR WALLS WITH OPENING FOR HORIZONTAL LOADING Master Thesis İlker Yılmaz TÜRKER GAZI UNIVERSITY SCIENCE AND TECHNOLOGY INSTITUTE April 2003 ABSTRACT In multistorey buildings, shear wall - frame systems are frequently used for carrying horizontal loadings such as wind and earthquake loading. In this study, the modelling techniques of elastic analysis under static horizontal loading for the multistorey shear wall - frame systems and shear walls with opening are presented. By using the assumptions related with shear wall - frame systems behaviours, reduction of degrees of freedom methods are examined and given modelling techniques are resolved with computer for the comparison of the result. Science Code : 968 Keywords horizontal load, multistorey building, modelling, shear wall - frame systems, shear wall with opening Page Number :119 Thesis Supervisor : Assoc. Ph. Meral BEGİMGİL 119

Dünya çapında nüfusun hızlı artışı ve dolayısıyla yerleşim yerleri sayısının hızla artması, bu yerler arasındaki bağlantıyı sağlayan yolların da giderek daha kompleks bir yapı kazanmasını sağlamıştır. Bu çalışmada Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM) haritaları kullanılarak Türkiye'deki yerleşim birimlerini birbirine bağlayan yolları tanımlayan bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu bağlantılar üzerinde kompleks ağ analiz araçları kullanılarak derece dağılımı, en kısa yollar, merkezilik değerleri gibi parametrelerin analizi yapılmıştır. Bu şekilde Türkiye'deki yerleşim birimleri arasındaki ağın, evrensel gerçel ağ dinamiklerine benzer özellikler sergilediği gösterilmiştir. Çalışmanın önemli çıktılarından birisi, çeşitli merkezilik ölçekleri, modülerlik ve derece korelasyonları yardımıyla ağda ulaşım açısından önemli düğümlerin çıkartımıdır. Klasik ağ çalışmalarından farklı olarak düğümler arasındaki mesafeler kilometre cinsinden elde edilmiş ve dağılımı incelenmiştir. Bu sayede düğümler arasındaki atlama mesafeleri ile birlikte metrik uzaklıkların da dikkate alındığı, navigasyon benzeri çalışmalar içinde önemli bir veri kaynağı oluşturulmuştur. Bu uzaklıklara ait dağılımla birlikte çeşitli parametrelere ait 3 boyutlu grafikler üretilerek parametrelerin birbiri ile ilişkisi irdelenmiştir. Gerçel kompleks ağlarda gözlenen temel özellikler bu ağda da görülmekle birlikte bazı çıktıların benzersiz nitelikte olduğu da ortaya koyulmuştur. With the fast growth of population around all over the world, and the rapid increase of cities, towns, and villages; roads that join these places where people live in, become more and more complex. In our study, we have built a database for cities of Turkey in term of the paths that connect these cites based on KGM (Karayolları Genel Müdürlüğü) national map. We then analyzed these links to find out the network properties like degree distributions, shortest paths, centralities etc. By the way, we outlined the connectivity properties between Turkish cities and presented the universal network properties that are also evident in a nation-wide highway transportation network. The major benefit of this study is outlining the important nodes in the transportation map by the means of different centrality measures, together with the modularity and degree correlations. In contrast with the classical studies, our study span the distance distribution in kilometers between the cities, which form a basis for further studies that will involve hop-distances together with the metric distances, such as finding navigation routes that have minimized distances in kilometers. The distribution of these metric distances is also presented together with the percentile plots of several parameters in 3D colored plots to outline the relative occurrence rates of these parameters with respect to others. While some generic properties of complex networks are imitated by this national transportation network, some distinct properties are also observed. 67

Tarih boyunca insanlar birbirleriyle iletişim halinde olmuşlardır. Bu iletişim süreci, zaman içinde insanlığın algısı ve devamında teknolojinin gelişimi ile eşzamanlı olarak değişim göstermiştir. Bugün internet tabanlı sosyal ağlar ile insanlar iletişimin en üst noktasına çıkmışlardır. Bu iletişim direk olabildiği gibi, bireylerin yazdıkları ve paylaştıkları materyallerin birbirleri ile olan benzerlikleri ile dolaylı olarak da sağlanmaktadır. Dolaylı iletişimi sağlayan bu veri hazinesinin içinde yapısal ve anlamsal olarak birliktelikler bulunmaktadır. Bu birliktelikler farklı yöntemler ile analiz edilerek, anlamlı sonuçlara ulaşmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada sosyal ağ verileri kullanılarak etiket ağı analizi yapılması ve sonuçların görselleştirilmesi amaçlanmıştır. Etiket ağı analizi çalışması, mikroblog sitesi özelliğindeki Twitter sosyal ağına ait veriler ile yapılmıştır. Twitter API kullanılarak elde edilen veriler belli kriterlere göre ayrıştırıldıktan sonra birlikte kullanım ve semantik yakınlık kriterlerine göre kompleks ağlara dönüştürülmüştür. Bu iki farklı kompleks ağ analiz edilerek sonuçları karşılaştırılmış ve görselleştirilmiştir. Bu analiz sonucunda, etiketlerin birlikte kullanımının anlamsal olarak doğruluğu sorgulanmıştır. Her iki kompleks ağ Gephi yazılımı ile görselleştirilmiş ve temel analizleri yapılmıştır. Ayrıca Gephi çıktıları MATLAB ile işlenerek daha detaylı analizler grafikler halinde sunulmuştur. Böylece Twitter etiketlerinin birlikte kullanım ve anlamsal yakınlık ağları detaylı olarak karşılaştırılmıştır. Throughout history mankind have been in contact with each other. This communication process has changed simultaneously with the perception of humanity and the development of technology in time. Today, people are out on the top spot of communication by the use of internet-based social networks. This communication as well as being direct, indirect materials that individuals are provided with what they write and share similarities with each other. Resulting in the treasury of this data, there are structural and semantic togetherness and various methods are used for this togetherness are analyzed to arrive at meaningful results.The aim of this study, making the hashtag network analysis using social network data and visualization of results. Hashtag network analyze study was conducted using data from Twitter which is a micro-blog. The data obtained using the Twitter API, disaggregated by certain criteria, is transformed into complex Networks according to the collocation and semantic similarity criteria. These both complex network analized and after that compared the results and visualised. As a consequence of this analysis, questioned semantic precision of collocationof hashtags.Gephi software was used for visualization and basic analyzation of both networks. Results of GEPHI analize, analizied detailed with MATLAB and shown in graphical format. Thus, collocation and semantic similarity networks of Twitter Hashtags are compared in depth. 134

Günümüzün popüler çalıma alanlarından olan kompleks ağlar, gerçek dünyada var olan birçok kompleks sistemi ifade etmek için kullanılırlar. Kompleks ağlar üzerine yapılan çalışmalar; ağların analiz edilmesi, modellenmesi ve görselleştirilmesi üzerine yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada, bilinen temel kompleks ağ modellerinin ve bu modeller arasında gerçekleşen dönüşümler sonucunda oluşan ağların analizi yapılmış ve bu modeller geliştirilen web tabanlı uygulamayla görselleştirilmiştir. Barabási-Albert, Erdős-Rényi ve Düzenli Ağ modelleri arasında dönüşümler gerçekleştirilmiştir. Bu dönüşümlerin sonucunda, kümelenme katsayısı, ortalama yol uzunlukları ve derece dağılımı özelliklerinin değişimi çıktı olarak verilmiştir. Ayrıca kurulum gerektirmeyen web tabanlı uygulama ile bu modeller ve aralarındaki dönüşümler kolay erişilebilir ve eğitilebilir hale getirilmiştir. Complex networks, as a popular field of study, are used for explaining many complex systems in the real world. Studies on complex networks have mostly focused on the modeling, analysis and visualization of the networks. In this study, the analyses of well-known complex network models and the networks resulting from transformations defined among these models are performed. These networks are also visualized by the web-based app we have developed. Transformations among Barabási-Albert, Erdős-Rényi and Regular Network models are carried out. As a result of these transformations, the clustering coefficient, the mean path lengths and degree distribution properties are given as output. Furthermore, these models and the transformations among them have been easily accessible and educatable by the developed web-based app that does not require installation. 129

Bilgisayar teknolojilerinin gelişimi ile, içerisinde büyük miktarda düğüm ve bağlantı barındıran kompleks ağların incelenmesi popüler araştırma konularından birisi haline gelmiştir. Kompleks ağlar ilgili araştırmalar topolojik ve metrik (metric) özelliklerin incelenmesi ve ağın yapısının görselleştirilmesi olarak iki bölüme ayrılmaktadır. Ağ görselleştirmesi ile düğümlerin ve linklerin grafiksel olarak sunumu sağlanmaktadır. Bilimsel işbirliği ağları bilim insanları arasındaki ortak çalışmaların tanımladığı gerçel ağlardır. Bu tez kapsamında Web of Science sistemindeki veriler kullanılarak, 1980 ile 2012 yılları arasında Türkiye adresli mühendislik alanındaki bilimsel yayınlar incelenmiştir. Çalışma kapsamında yaklaşık 37 bin yayın incelenerek 29548 düğüm ve 91486 linkten oluşan bilimsel işbirliği ağı konum bilgilerini de içerecek şekilde oluşturulmuş, analiz edilmiş ve görselleştirilmiştir. Çeşitli topolojik ve konum bazlı görselleştirme çalışmalarının yanında metrik analizlere de yer verilmiştir. Bu analizler kapsamında bilimsel işbirliği ağının power-law derece dağılımına sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca ağın ortalama yol uzunluğu 5,77 olarak bulunmuştur. Bu durum ağın küçük dünya ağlarına ait özellikleri taşıdığını göstermiştir. Ayrıca bulunan 0,62 gibi yüksek kümelenme katsayısı, ağda gruplaşma eğiliminin yüksek olduğunu ortaya koymuştur. With the development of the computer technologies, studying complex networks that are consisted of large amounts of nodes and edges has become one of the most popular research topics. Complex network related research is divided into two parts as the examination of the topological and metric properties and visualization of the network structure. Network visualization provides graphical presentation of nodes and edges. Scientific collaboration networks are real networks defined by the collaboration between scientists. In this thesis, Turkey addressed scientific papers in engineering field between the years 1980-2012 are examined. In this context, by the examination of approximately 37 thousand papers in detail, a scientific collaboration network of 29548 nodes and 91486 edges including the location data is generated, analyzed and visualized. In conjunction with various topological and location based visualizations, some metric analysis are also carried out. By these metric analysis, it is showed out that the network has a power-law degree distribution. Also, the average path length of the network was found as 5.77. This showed that the network has the properties of small world networks. In addition, a clustering value of 0.62 stated out that the grouping tendancy in the network is very high. 168

Bireyler arasında iletişim tarih boyunca çeşitli araçların geliştirilmesi ve kullanılmasıyla süregelmiştir. Günümüzde iletişim, internet ve sosyal ağlar ile bütün bireyleri birbirine bağlayabilecek bir hale gelmiştir. Sosyal ağların sunduğu bu imkân ile bireyler çok çeşitli duygu ve düşünceleri başkaları ile paylaşmaktadırlar. Araştırmacılar ve şirketler sosyal ağlarda oluşan bu veri hazinesinin duygu analizini yapmak için çeşitli yöntemler geliştirmişlerdir. Bu yöntemler başlıca sözlük tabanlı yöntemler ve makine öğrenmesi yöntemleri olarak 2 ana grupta toplanır.Bu tez çalışmasında başlıca amaç sosyal ağ verileri kullanılarak duygu analizi yapılması ve sonuçların görselleştirilmesidir. Duygu analizi çalışması, popüler bir sosyal ağ ve mikroblog sitesi olan Twitter verileri üzerinde yapılmıştır. Twitter API kullanılarak elde edilen veriler üzerinde sözlük tabanlı ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak duygu analizi çalışması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve en uygulanabilir yöntemin makine öğrenmesi yöntemlerinden SMO algoritması olduğu görülmüş ve bu algoritmaya göre elde edilen sonuçlar kullanılmıştır.Duygu analizinin görselleştirilmesi için Google Maps Javascript API kullanılmıştır. Bu API ile Türkiye haritası üzerinde illere ait mutluluk oranları görselleştirilmiştir. Communication between individuals have been ongoing with the development and use of various tools throughout the history. Today communication has become that could connect all individuals via internet and social networks. Individuals share a wide variety of emotions and thoughts with the offered facilities by social networks. Researchers and companies have developed various methods to study sentiment analysis on corpus of data in social networks. The principle methods among these are lexical-based methods and machine learning methods.The main purpose of this thesis is analyzing sentiments using social networks data and visualizing the results. Sentiment analysis work, has been done on the popular social networking and microblogging site Twitter. By the use of machine learning and lexical based approaches, sentiment analysis studies were conducted on the data obtained by Twitter API. The obtained results were compared and the most applicable method is determined as SMO algorithm which is one of the machine learning algorithms and the results obtained by this algorithm are used.For the visualization of sentiment analysis Google Maps Javascript API is used. Happiness rates of provinces of Turkey were visualized by using this API. 106