Geri Dön

Earthquake damage assessment and determination of assistance needs via social media channels

Sosyal medya kanalları üzerinden deprem hasarının değerlendirilmesi ve yardım ihtiyaçlarının belirlenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 1003232
  2. Yazar: DİLARA HALAVURT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OLCAY TANER YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, Ekşi Sözlük sosyal medya verilerini kullanarak otomatik deprem hasar değerlendirmesi için uçtan uca bir sistem geliştirmektedir. Sistem; platformlar arası acil durum raporlama uygulaması, altı büyük Türkiye depreminden 24.900 girdi toplayan veri hattı ve Türkçe metin normalleştirme modülünden oluşmaktadır. Çok aşamalı etiketleme şeması, cümleleri hasar, yardım ihtiyacı ve bilgi içeriği açısından sınıflandırmakta; ikinci aşamada ise hasar şiddeti belirlenmektedir. Dört adet ince ayarlı BERT sınıflandırıcısı, bu görevlerde sırasıyla %97,52, %95,15, %95,20 ve %90,42 doğruluk elde ederek TF-IDF ve sıfır atışlı büyük dil modeli yaklaşımlarını geride bırakmıştır. Modeller konteynerleştirilmiş AWS Lambda hizmeti olarak dağıtılmış olup sosyal medyanın afet müdahalesinde eyleme dönüştürülebilir bilgi sağlayabileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis develops an end-to-end system for automated earthquake damage assessment using social media data from EksiSozluk. The system includes a cross-platform emer- gency reporting application, a data collection pipeline that gathered 24,900 entries from six major Turkish earthquakes, and a preprocessing module for Turkish text normaliza- tion. A multi-stage annotation scheme labels sentences for damage, assistance needs, and information content, with a secondary stage for severity classification. Four fine-tuned BERT classifiers achieved accuracies of 97.52%, 95.15%, 95.20%, and 90.42% for these respective tasks, outperforming TF-IDF and zero-shot LLM baselines. The models were deployed as a containerized AWS Lambda service, demonstrating that social media can provide actionable intelligence for disaster response.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    323884

    Van depreminde hasar gören mevcut betonarme bir binadaki hasarın, DBYBHY 2007'ye göre yapılan performans analiz sonuçları ile karşılaştırılması

    Comparison of the observed damage and calculated performance assessment results according to the TSC2007 of an RC building which exposed to the van earthquake

    ALPER AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ

  2. Tez No

    547238

    Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti

    Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology

    ASLI SABUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  3. Tez No

    389277

    Büyük açıklıklı betonarme yapıların deprem performansının zaman tanım alanında doğrusal olmayan yöntemle belirlenmesi ve viskoz sönümleyiciler ile güçlendirilmesi

    Earthquake performance assessment of long span reinforced concrete structures using nonlinear dynamic time history analysis and seismic retrofitting with viscous dampers

    ALİ RIZA YIKILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH NECMETTİN GÜNDÜZ

  4. Tez No

    307083

    Mevcut betonarme bir yapının deprem performansının artımsal eşdeğer deprem yükü yöntemi ile belirlenmesi ve güçlendirilmesi

    Seismic performance determination and strengthening of an existing reinforced concrete building by incremental equivalent earthquake load method

    ABDÜL CEBBAR NOYAN ŞENEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. NECMETTİN GÜNDÜZ

  5. Tez No

    948210

    Afet riski altındaki bölgelerde deprem öncesi risklerin google earth engıne (GEE) platformu ve coğrafi bilgi sistemi (CBS) kullanılarak belirlenebilirliği üzerine deneysel bir çalışma

    An experimental study on the determination of pre-earthquake risks in disaster-prone areas using google earth engine (GEE) platform and geographic information system (GIS)

    HARUN AKPUNAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN AKÇIN

Geri Dön