Sosyal ağlardaki siber zorbalığın yapay zeka algoritmaları ile tespiti ve sınıflandırılması
Cyberbullying detection and classification with artificial intelligence algorithms in social network
- Tez No: 513106
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM ACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Siber zorbalık, internet, e-posta, kısa mesaj, blog, sosyal medya mesajı gibi birçok elektronik yöntemi kullanarak savunmasız kişilere karşı saldırgan bir tavırla kasıtlı olarak gerçekleştirilen eylemler olarak tanımlanabilir. Her geçen gün siber zorbalığın olumsuz etkileri artarak devam etmektedir. Geleneksel zorbalığın aksine, siber zorbalık da kullanılan teknikler ve yöntemler hızla değişebilmekte, tespit edilmesi de daha zor olmakta ve intihara varan etkileri oluşabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, metin madenciliği yöntemlerinden olan önişleme, nitelik çıkarımı, nitelik seçimi ve sınıflandırmanın siber zorbalık tespiti üzerine etkilerini araştırmaktır. Gerçekleştirilen çalışmalarda birçok önişleme ve nitelik seçimi yöntemi kullanılmıştır. Sınıflandırmada Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı farklı sınıflandırıcıların kullanımı önerilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Ayrıca siber zorbalık tespiti için nitelik seçme algoritmalarının etkileri de bu tez çalışması kapsamında araştırılmıştır. Nitelik seçme algoritması olarak Chi2, RFE, MRMR ve ReliefF algoritmaları önerilmiştir. Tez çalışması kapsamında kullanılan nitelik seçme ve sınıflandırma algoritmaları Formspring.me, Myspace ve Youtube ortamlarından derlenmiş veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Çalışmanın deneysel sonuçları, siber zorbalık tespiti için nitelik seçme metotlarından Chi2 ve RFE metotlarının, sınıflandırma performansında ise MLP ve SGD sınıflandırıcılarının siber zorbalık tespiti için eniyileme yöntemi olduğunu kanıtlamıştır. Yapılan testler sonucunda veri kümelerinin nitelik sayıları ve sınıflandırma süreleri azaltılırken sınıflandırma performansları korunmuştur.
Özet (Çeviri)
Cyberbullying can be described as deliberate and aggressive acts against vulnerable people using many electronic methods such as internet, e-mail, text messages, blogs, social media messages. With each passing day continues to increase the negative effects of cyberbullying. Unlike traditional bullying, techniques and methods used in cyber bullying can change rapidly, become more difficult to detect, and the effects of suicide can occur. The aim of this thesis is to investigate the effects of preprocessing, feature extraction, feature selection and classifications methots on cyberbullying detection. Many preprocessing and feature selection methods have been used in this thesis. Different classifiers based on Artificial Neural Network (ANN) are proposed in the classification section and, their results are compared to each others. In addition, the effects of feature selection algorithms for cyberbullying detection have also been investigated in this thesis. Chi2, RFE, MRMR and ReliefF algorithms have been proposed as feature selection algorithms. The quality selection and classification algorithms used in this thesis have been tested on datasets compiled from Formspring.me, Myspace and Youtube social media platforms. The experimental results of the study proved that Chi2 and RFE methods are the best methods for feature selection and, MLP and SGD classifiers are the best classifiers for cyberbullying detection. As a result of the tests are made, for all datasets, the classification performance has been preserved while decreasing the number of features and classification time.
Benzer Tezler
- Automatic detection of cyberbullying in social networks
Sosyal ağlarda sanal zorbalığın otomatik olarak tespit edilmesi
ALİCAN BOZYİĞİT
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİH UTKU
- Sosyal medya zorbalığının siber boyutu: Hitit Üniversitesi örneği
Cyber dimension of social media bullying: The case of Hitit University
BAHRİYE KERMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiHitit ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEMET TATAR
- Identification of cyberbullying using machine learning techniques
Makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak siber zorbalığın tespiti
ALI NAJIB
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL
- Ekonomi politik bağlamda sosyal medyada kullanıcı üretimi içerik: YouTube'daki vlogger'lar üzerine nitel bir araştırma
User-generated content on social media in the context of political economy: A qualitative research on vloggers on YouTube
ÖZLEM BİNGÖL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İletişim BilimleriMarmara ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMİLE TOKGÖZ ŞAHOĞLU
- Üniversite öğrencilerinin öz şefkat düzeyleri ile siber zorba ve siber mağdur olmaları arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between university students' self-compassion levels and cyber bullying and cyber victim
RÜVEYDA BULGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
PsikolojiBiruni ÜniversitesiRehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU KUŞCU