Geri Dön

Facebook'da yorum madenciliği kullanarak, kişilerin cinsiyet, yaş ve eğitim düzeylerinin tanımlanması

Comment mining for identifying gender, age and education level on Facebook

PDF İndir

  1. Tez No: 332077
  2. Yazar: MASOUD TALEBİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL KÖSE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Cinsel kimlik, Eğitim düzeyi, Facebook, Sosyal medya, Yaş, Gender identity, Education level, Facebook, Social media, Age
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sosyal medyanın günden güne toplumun farklı tabakalarına yayılmasıyla beraber, yararlı işlevlerinin yanında, bireysel hak ihlallerine yol açan kötüye kullanımları da artmaktadır. Bazı kişiler gerçek olmayan bilgilerle sahte hesaplar açarak, insanları hem maddi hem de manevi yönde istismar etmektedir. Bazen de sahtekarlar, daha küçük yaşta olduklarını belirterek çocuk istismarını hedeflemektedirler ya da kendilerini karşı cins veya olduğundan daha yüksek eğitim seviyesinde göstererek insanları aldatmaktadırlar. Sosyal medyadaki insanların gerçek kimliklerini tespit etmek, e-suç oluşumunun engellenmesinde büyük bir etki yaratabilir. Bu çalışmada Facebook kullanıcılarının yorumlarını analiz ederek, Cinsiyet, Yaş ve Eğitim düzeyini belirlemek için bir sistem geliştirilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri kümesi, Türkçe Facebook sayfalarından toplanan yorumlardan oluşturulmuştur. Genel metin madenciliği işlemleri uygulandıktan sonra ?Significance Analysis of Microarrays? (SAM) yöntemi, nitelik ağırlıklandırmak ve boyut azaltma işlemi için kullanılmıştır. Kişileri sınıflandırmak için Naive Bayes, ?Support Vector Machine? (SVM) ve K-en yakın komşuluk (KNN) sınıflandırma yöntemleri kullanılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca terim vektörü için farklı ağırlıklandırma yöntemleri karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

As the use of social media rises in different layers of the society, alongside of useful applications, some abuses of these media are also rising. The people who create fake accounts with a profile details differ from what they really are and pretending opposite gender, lower age, or higher education level for cheating people or hiding real identity are some of the abuses of the social media. Identifying real identity of a person in social media can be vital for preventing crimes. In this study, a system implemented to identify Gender, Age and Education level of a Facebook user by analyzing the comments he/she wrote on different shares of the Facebook pages in Turkish. The data used in this study is collected from Facebook social media. After applying common text mining operations on data, Significant Analysis of Microarrays (SAM) method is employed for weighting and dimension reduction of the data. The Naïve Bayesian, Support vector machine (SVM) and K-Nearest Neighbors (KNN) classification methods used for classifying. In addition, the effect of using different term weights in vector space model investigated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    972748

    İş tatmini faktörlerini belirlemeye ve analiz etmeye yönelik olarak çalışanların çevrimiçi değerlendirmeleri kullanılarak metin madenciliği ve yapay zeka tabanlı bir yöntem geliştirilmesi

    Developing a text mining and artificial intelligence based method for identifying and analyzing job satisfaction factors using employees' online evaluations

    VİLDAN ÇINARLI ERGENE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MatematikManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR

  2. Tez No

    551090

    Narsisizm, yalnızlık ve ilişkili olma gereksinimi ile facebook, twitter ve instagram kullanımı arasındaki ilişki

    The relationship between narcissism, loneliness, and need for relatedness and the use of facebook, twitter, and instagram.

    SAİD ETHEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    PsikolojiUfuk Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM ANAFARTA ŞENDAĞ

  3. Tez No

    385973

    Lise öğrencilerinin Facebook kullanımı-uygulamalarının özsaygı ve yalnızlık düzeyleri ile ilişkisinin incelenmesi, (Van ili Erciş ilçesi örneği)

    Examining the high school students' self-respect and desolation levels according to frequency of using social sharing website Facebook and some applications of this site,

    ŞAHABETTİN MUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EYLEM KILIÇ

  4. Tez No

    778384

    Turkish digital linguaculture: Intertextual practices of a Facebook community

    Türkçe dijital dil-kültürü: Bir Facebook topluluğunun metinlerarası pratikleri

    MERVENUR ÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    DilbilimBoğaziçi Üniversitesi

    İngilizce Öğretmenliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIL ERDUYAN

  5. Tez No

    695010

    An analysis of a Facebook mentoring group as a professional development tool for EFL teachers

    İngilizce öğretmenleri için mesleki gelişim aracı olarak bir Facebook mentör grubunun analizi

    CEYLAN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Eğitim ve ÖğretimGaziantep Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH CİNKARA

Geri Dön