Büyük dil modelleriyle siber zorbalık tespiti
Detecting cyberbullying with large language models
- Tez No: 1017907
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Argo, Makine öğrenmesi yöntemleri, Slang, Machine learning methods
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, gelişen teknolojiyle birlikte gittikçe yaygınlaşan sanal zorbalık üzerine bir araştırmadır. Her geçen gün teknoloji ve ağ bilimi gelişmektedir. Gelişen teknoloji hayatımızı kolaylaştırdığı kadar tehdit de barındırmaktadır. Bu tehditlerin başında, sosyal medyada karşılaştığımız yalan bilgi, argo, tehdit, şantaj, sahtelik barındıran içerikler gelmektedir. Bu içeriklerin sosyal medyada azaltılması ve filtrelenmesi, sosyal hayatımız için önem arz etmektedir. Çünkü karşılaşılan bu durumlar, insan sağlığını ve yaşamını hem psikolojik hem de fiziksel olarak büyük oranda etkilemektedir. Bu çalışma da tam olarak bu amaç doğrultusunda gerçekleştirilmiştir. Sosyal medyadaki paylaşılan metinler, makine öğrenmesi yöntemleriyle incelenmiş; içeriğin zorbalık barındırıp barındırmadığı analiz edilmiştir. Gerçekleştirilen bu çalışma, aynı zamanda kriminal olaylar açısından da önem arz etmektedir. Bunun yanı sıra, çalışmadaki model çeşitliliği göz önünde bulundurulduğunda literatüre ve akademik çalışmalara önemli katkılar sağlayacaktır. Bu çalışma, sosyal medya zorbalığına maruz kalan insanların hak ve özgürlüklerini savunurken delil teşkil etmektedir. Siber zorbalık tespiti Türkçe kaynak ve çalışma olarak çok sınırlı çalışmalar içermektedir. Bu çalışma, literatüre hem kaynak hem de çalışma açısından katkı sağlamak amacıyla oluşturulmuştur. Çalışma verileri; hem Kaggle üzerinden bulunan Türkçe metinlerin yanı sıra Türkçe argo sözlüklerinden ve uzmanlar tarafından literatüre kazandırılmış argo sınıflandırmaları yapılmış Türkçe kelimelerden oluşmaktadır. Bu şekilde veri seti daha da zenginleştirilmiş ve spesifik bir format haline getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study is a research on cyberbullying, which has become increasingly widespread with the development of technology. Day by day, technology and network science continue to advance. While technological developments make our lives easier, they also bring certain threats. Among the leading threats encountered on social media are content containing misinformation, slang, insults, threats, blackmail, and deception. Reducing and filtering such content on social media is of great importance for our social life, as these situations significantly affect human health and life both psychologically and physically. This study has been conducted precisely with this purpose in mind. The study examines texts shared on social media using machine learning methods to determine whether the content contains bullying, and it is also of importance for criminal investigations. In addition, considering the diversity of models used in the study, it makes a substantial contribution to the literature and academic research. While defending the rights and freedoms of individuals exposed to social media bullying, this study also serves as evidentiary support. Cyberbullying detection studies in Turkish are very limited in terms of both resources and research. With this study, it is aimed to contribute to the literature by providing both resources and a new research area. The study data consist of Turkish texts obtained from Kaggle, Turkish slang dictionaries, and Turkish slang words that have been classified and included in the literature by experts. In this way, the dataset has been further enriched and structured into a more specific format.
Benzer Tezler
- Finansal haber içerikleriyle zenginleştirilmiş zaman serisi verilerinde derin öğrenme tabanlı anomali tespiti
Deep learning based anomaly detection in time series data enriched with financial news content
HASAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
- Kütük kayıtlarından çizge sinir ağları tabanlı anomali tespiti
Graph neural networks based anomaly detection from log records
ALİ YILMAZ
Doktora
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL DAŞ
- Promptshıeld: polıcy-aware data loss preventıon framework for generatıve AI prompts
Promptshıeld: Politika farkındalıklı üretken yapay zekâ istemleri için veri kaybı önleme çerçevesi
EZGİ KELEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Birer fintech oluşumu olarak Türkiye'de ödeme sistemleri ile ödeme ve elektronik para kuruluşları ve bir denetim modeli önerisi
Payment systems, payment and electronic money institutions in Turkey as formations of fintech and a proposal for audit model
ENVER SEDAT GÜLTEKİN
- Açıklanabilir yapay zeka kullanarak saldırı tespit sistemi geliştirme
Developing an intrusion detection system using explainable artificial intelligence
SAMED AL
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU