Geri Dön

Sosyal medya analitiği ile siber zorbalık tespiti

Cyberbullying detection by social media analytics

  1. Tez No: 677448
  2. Yazar: FURKAN ZAHİT ATAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YÜCE, DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM SABUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Güvenliği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Veri madenciliği konusu günümüzde yapay zekâ ile makine öğrenmesi konularıyla da birleşerek gelişmeye devam eden bir konu haline gelmiştir. Bu alan için çeşitli yazılımlar da yapılmaktadır. Metin madenciliği (text mining) konusu da buna ek olarak ayrıca gelişen konulardandır. Günümüzde sosyal medya kullanımının çok yaygın hâle gelmiş olması da metin madenciliği uygulamalarının bu alan üzerinde yapılmasını beraberinde getirmiştir. Özellikle de Twitter'da metin yoluyla insanların duygu, fikir ve görüşlerini paylaşması sebebiyle Duygu Analizi çalışmaları yine Twitter üzerinde yoğunlaşmıştır. Her gün milyonlarca mesaj paylaşılan sosyal medyadaki mesajın okunup analiz edilmesi ve buralardaki siber zorbalıkların insan eliyle tespit edilmesi neredeyse mümkün değildir. Bu nedenle siber zorbalıkların yapay zekâ yardımıyla tespit edilmesi ve zararlı mesajların yaygınlaşmadan ilgililerce gerekli müdahalelerin yapılması önemlidir. Bu yüzden bu çalışmada siber zorbalık içeren tweetlerin yapay zeka destekli algoritmalarla tespit edilip bu mesajları paylaşan hesapların otomatik olarak belirlenmesine sağlayan bir sistemin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmayı yapabilmek için öncelikle Twitter'da yüksek takipçi ve etkileşime sahip hesaplardan oluşan bir“Hedef Liste”oluşturulmuştur. Bu listedeki hesaplara atılan tweetler toplanmıştır. Siber zorbalık tespitlerini yapabilen makine öğrenmesi modelini oluşturabilmek için elde ettiğimiz bu veri seti kullanılmıştır. Bölüm 1'de giriş yaptığımız bu çalışmada Bölüm 2'de literatür araştırması yapılmıştır. Bölüm 3'de kavramların genel tanımlarının yapılması ve sosyal medya analitiği çalışmalarının hangi alanlarda yapıldığından bahsedilmiştir. Bölüm 4'de ise kullandığımız çalışmamızdaki materyal ve yöntem ele alınmıştır. Çalışmayı yaparken bir veri madenciliği ve makine öğrenmesi uygulaması olan RapidMiner Studio uygulaması kullanılmıştır. Bölüm 5'de ise çalışmamızdan elde ettiğimiz bulgulardan bahsedilmiştir. Son bölümde sonuçlardan bahsedilerek çalışma tamamlanmıştır.

Özet (Çeviri)

The issue of data mining has become a subject that continues to develop, combining with artificial intelligence and machine learning. Various software are also made for this field. In addition, text mining is also one of the developing topics. The fact that the use of social media has become widespread today has brought text mining applications to be made on this field. Sentiment Analysis studies have also concentrated on Twitter, especially because people share their feelings, ideas and opinions via text on Twitter. It is not possible to read and analyze the messages on social media, where millions of messages are shared every day, and the bullying in these places can not be detected by human hands. Therefore, it is important that cyber bullying is artificial intelligence and necessary investigations are made by those concerned before harmful messages become widespread. Therefore, in this study, it is aimed to find a solution for detecting tweets containing bullying with artificial intelligence-supported algorithms and automatically determining the accounts that share these messages. In order to do this work, a“Target List”consisting of accounts with high followers and interaction on Twitter has been created. The tweets posted to the accounts in this list have been collected. This data set we obtained was used to create a machine learning model that can detect cyberbullying. In this study, which we entered in Chapter 1, the results of the literature research are written in Chapter 2. In Chapter 3, general definitions of the concepts and the areas in which the study, which we call social media analytics, is carried out, is mentioned. In Chapter 4, the material and method in our study we used are discussed. RapidMiner Studio application, which is a data mining and machine learning application, was used while doing the study. In Chapter 5, the findings we obtained from our study were mentioned. In the last section, the study was completed by mentioning the results.

Benzer Tezler

  1. Content-based spam detection in Twitter

    Twitter'da içerik bazlı spam tespiti

    İLKE YURTSEVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ

  2. A systematic review of 6698-Law on the Protection of Personal Data in Turkey according to the information security practices and applicability of law perspective

    Türkiye'de yayınlanan 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanununun bilgi güvenliği kontrolleri ve uygulanabilirlik açısından sistematik incelemesi

    MUSTAFA TURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Siber Güvenlik Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR

  3. Role of software technologies in the economic development of countries: A Case study of India and Pakistan

    Yazılım teknolojilerinin ülkelerin ekonomik kalkınmasındaki rolü: Hindistan ve Pakistan'a ilişkin bir vaka çalışması

    HIRA JAVED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Uluslararası İlişkilerİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Siyaset Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL ERMAĞAN

  4. Türkiye'de bilişim işgücü nitelik talebinin eğitim müfredatları ile uyumunun analizi

    The analysis of compliance with IT labor qualification demand and the education cirruculum in Turkey

    HAKAN METE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiSakarya Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ ÖZKAN

  5. Aile Hekimliği polikliniğine başvuran hastalarda siberkondria düzeyi ve sosyal medya bağımlılığı

    Cyberchondria level and social media addiction inpatients applying to family medicine polyclinic

    VEHBİ UFUK ŞAHİNKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TARIK EREN YILMAZ