Sosyal medyada sanal zorbalığın tespiti
Detection of cyberbullying content in social media
- Tez No: 751305
- Danışmanlar: PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Siber zorbalık, tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de büyüyen bir sorundur. Şimdiye kadar elde edilen bulgulara göre, Türkiye'de sosyal medya kullananların siber zorbalığa maruz kalma olasılığı %20'i aşmıştır. Siber zorbalık tespiti İngilizcede çok olmasına rağmen Azerbaycan dili ve Türkçede çok az araştırma bulunmaktadır. Bu sorunu ortadan kaldırmak ve tespit etmek için genellikle makine öğrenimi kullanılmaktadır. Bu çalışmamızda, Azerbaycan dili ve Türkçe metinler üzerinde yapılmış siber zorbalıkları tespit etmek için farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmamız, toplam 4400 adet Azerbaycan dili ve Türkçe yazılmış ve sosyal medyadan toplanan cümlelerden oluşan bir veri seti üzerinde makine öğrenimi teknikleri kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırıcıların performansını değerlendirmek için kesinlik (precision), doğruluk (accuracy), duyarlılık (recall) ve F1-skor kullanılmıştır. Çalışmada, kullanılan iki farklı veri setini de ele aldığımızda Türkçe veri setine göre CountVectorizer için %85.98 doğruluk ve %96.94 F1-skor ile Linear SVM modeli en yüksek sonuçlar vermiştir. Yine aynı model ve veri seti ile Tf-IdfVectorizer için en yüksek %85.77 doğruluk ve %97.85 F1-skor sonuçlarına ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Cyberbullying is a growing problem in Turkey as well as all over the world. According to the findings obtained so far, the probability of being exposed to cyberbullying for those who use social media in Turkey has exceeded 20%. Although cyberbullying detection is abundant in English, there is very little research in Azerbaijani and Turkish. Machine learning is often used to eliminate and detect this problem. In this study, different machine learning algorithms were used to detect cyberbullying on Azerbaijani and Turkish texts. Our study was carried out using machine learning techniques on a dataset consisting of 4400 sentences written in Azerbaijani and Turkish and collected from social media. Precision, accuracy, precision (recall) and F1-score were used to evaluate the performance of the classifiers. When we consider the two different datasets used in the study, the Linear SVM model gave the highest results with 85.98% accuracy and 96.94% F1-score for the CountVectorizer compared to the Turkish dataset. Again with the same model and dataset, the highest 85.77% accuracy and 97.85% F1-score results were achieved for Tf-IdfVectorizer.
Benzer Tezler
- İslam hukuku açısından dijital medyada kişisel hakların korunması
Protection of personal rights in the digital media in terms of Islamic law
ZEHRA EMİNOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
DinAkdeniz ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİ YAKA
- Sosyal medyada görünüş algısı ile akran zorbalığı ilişkisinde benlik saygısının aracı rolü
Başlık çevirisi yok
EDA YENİOCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
European University of LefkePsikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DOĞA EROĞLU ŞAH
- Çocukların sosyal medya kullanımına ilişkin tutumları ile siber zorbalık düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between the attitudes children for social media use and the level of cyber viokence
SEVAL ZENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve Öğretimİstanbul Okan ÜniversitesiÇocuk Gelişimi ve Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ALABAY
- Sosyal medyada sanal kimlik: Yapay zekâ destekli sanal influncer'lar
Virtual identity in social media: artificial intelligence-supported virtual influencers
VEDAT AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
GazetecilikAtatürk ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ETEM ZİNDEREN
- Sosyal medyada sanal kimlikler; Sosyal medya fenomenlerinin benlik sunumları üzerine bir araştırma
Virtual identities in social media; A research on self presentations of social media influencers
ÖZGE ÖZKÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İletişim Bilimleriİstanbul Kültür Üniversitesiİletişim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIL ZEYBEK