Geri Dön

Sosyal medyada sanal zorbalığın tespiti

Detection of cyberbullying content in social media

  1. Tez No: 751305
  2. Yazar: MIKAYIL SADIGZADE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Okan Üniversitesi

    Çocuk Gelişimi ve Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ALABAY

  2. Sosyal medyada sanal dini gruplar ve Müslüman kadın kimliği: Huzme örneği

    Virtual religious groups and Muslim women identity on social media: The case of Huzme

    EMİNE GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    DinOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Felsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜMEYYE AYDIN BULUT

  3. 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

    Türkçe

    2019

    İletişim Bilimleriİstanbul Kültür Üniversitesi

    İletişim Sanatları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL ZEYBEK

  4. Sosyal medyada kadına yönelik linç kültürü: Twitter (X) örneği

    Lynching culture against women on social media: The case of twitter (X)

    FATMA ELES

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İletişim BilimleriBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT YILMAZ

  5. Sosyal medya kullanıcılarının sanal uygulamaları satın alma davranışları: Türkiye ve Almanya karşılaştırması

    Virtual applications buying behavior of social media users: The comparison on Turkey and Germany

    MENEKŞE HÜRYAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeEge Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYKAN CANDEMİR