Köşe yazılarında yazarlık analizinin adli bilişime katkısı
Contribution of authorship analysis to computer forensics in columns
- Tez No: 712285
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Adli Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Bu araştırma, farklı konularda 6 yazarın 160'ar köşe yazısı üzerinden yazarlık analizini kapsamaktadır. Her yazarın kendine özgü yazı alışkanlığı olduğunu gösteren bu çalışma öncelikle Doğal Dil İşleme yöntemiyle tüm yazıların önişlemden geçirilmesini ve daha sonra derin öğrenme de olmak üzere makine öğrenme algoritmalarına sokulmasını içermektedir. Ayrılan eğitim ve test verileri üzerinden yazıların yazarlara ait olup olmadığı tartışılmış, algoritmalar sonucu çıkan doğruluk, hassasiyet ve kesinlik skorları ile çalışmanın başarılı olduğu görülmüştür. En başarılı algoritma %98 skorlarla MLP'dir. Bir derin öğrenme algoritması olan LSTM algoritmasında ise doğrulama verisinin skoru %85 olarak not edilmiştir. Çıkarılan verilere göre online metinler üzerinden yazarlık analizinin Adli Bilişim'e katkısı olacağının yanı sıra intihali ve yazarlık analizi içeren bilişim suçlarını engellemede yardımcı olacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
This research includes the analysis of authorship over 160 columns of 6 authors on different subjects. This study, which shows that each writer has an idiosyncratic writing habit, firstly includes a preprocessing step of all texts with Natural Language Processing method and then inserting them into machine learning algorithms, including deep learning. It was discussed whether the articles belonged to the authors, based on the training and test data allocated, and it was observed that the study was successful with the accuracy, recall and precision scores obtained as a result of the algorithms. The most successful algorithm is MLP with 98% scores. In the LSTM algorithm, which is a deep learning algorithm, the score of the validation data was noted as 85%. According to the data obtained, it has been predicted that the analysis of authorship over online texts will contribute to Computer Forensics, as well as helping to prevent plagiarism and cybercrimes including authorship analysis.
Benzer Tezler
- Spor gazeteciliğinde nesnellik:Fanatik, Fotomaç spor gazeteleri ve Star gazetesi köşe yazıları içerik çözümlemesi
The Objectivity in sport journalism: The content analyse of the newspaper articles-Fanatik, Fotomaç and Star
MEHMET ERDEM GÖSTERİŞLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
GazetecilikAnadolu ÜniversitesiBasın ve Yayın Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ MURAT VURAL
- Köşe yazılarında ifade özgürlüğünün çerçevelenmesi
Framing of freedom of expression on columns
ÖZGÜN AÇIKALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
GazetecilikAkdeniz ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN İRVAN
- Gazete köşe yazılarında dil kullanımı: Kaçınmalar ve cinsiyet değişkeni
Language use in op-ed articles: Hedges and gender
GÜLSÜM SONGÜL ERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
DilbilimDokuz Eylül ÜniversitesiGenel Dilbilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİRAMİS YAĞCIOĞLU
- Türkiye'de köşe yazılarında 'Politika' kavramının eleştirel bir incelemesi
A critical review of the concept of 'Political' in columns in Turkey
AYBARS YANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
GazetecilikAnkara ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUR BETÜL ÇELİK
