Analyzing the effects of emotions on fake news detection: A Covid-19 case study
Duyguların sahte haber tespiti üzerindeki etkilerininanalizi: Bir Covıd-19 vaka çalışması
- Tez No: 820613
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAT KASAP, PROF. DR. SELCEN ÖZTÜRKCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Halk Sağlığı, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Public Health, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Sahte haberlerin hızla yayılması, özellikle Kovid-19 pandemisi sürecinde bilginin güvenilirliğini tehdit etmektedir. Bu doktora tezi, sahte haberleri tespit etmenin önemini, haberlerde uyandırılan duygusal ve bilişsel faktörlerin rolleriyle birlikte ele almaktadır. Ayrıca, sahte haberlerin yayılmasına katkıda bulunan bireysel davranışları da incelemektedir. Kovid-19 temalı Twitter veri kümesindeki gerçek ve sahte haberlerin duygu etiketleri sınıflandırılmış ve sözcük ve sözlüklere dayalı duygu analizi ve çıkarım teknikleriyle uyandırılan duygular belirlenmiştir. Her bir tweet için uygun duyguyu seçmek üzere üç farklı duygu sözlüğü test edilmiş ve en etkili olanı uygulanmıştır. Test edilen sözlüklerden Vader duygu sözlüğü en iyi sonuçları vermiştir. Sahte haberlerin olumsuz duygularla, gerçek haberlerin ise olumlu duygularla ilişkili olduğu görülmüştür. Tweetleri daha detaylı analiz etmek için sekiz temel duygu (beklenti, öfke, neşe, özlem, şaşkınlık, korku, güven ve tiksinti) içeren NRC duygu sözlüğü kullanılmıştır. Bulgular, olumsuz duyguların (korku, öfke, iğrenme) sahte haberlerde daha sık ve daha güçlü bir şekilde ifade edildiğini; olumlu duyguların (güven, neşe, beklenti) ise gerçek haberlerde hem sayıca hem de yoğunlukça daha fazla olduğunu ortaya koymuştur. Araştırma sonuçları, duyguların sahte haber tespit modellerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayabileceğini göstermektedir. Haberlerin paylaşıldığı tweet metinlerinin uyandırdığı duygulara göre sahte ve gerçek haberleri ayırt etmek için SVM, Naive Bayes, Random Forest makine öğrenmesi ve BERT derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Bu bağlamda, modellere duygusal detayların dahil edilip edilmediği durumlarının performansları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, sahte haberleri tespit etmek için modellere duygusal unsurların eklenmesinin performansı iyileştirdiğini göstermiştir. Bu doktora tezi, sahte haberlerin belirlenmesine yönelik araştırmalara katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid dissemination of fake news represents an important threat to the accuracy of the information, particularly in considering the COVID-19 pandemic. In this dissertation, the significance of detecting fake news has been studied, with particular attention paid to the impact that sentimental and emotional characteristics can have on the process of identifying it. On a COVID-19 Twitter dataset with labeled classes, the feelings and emotions of fake news against real news are compared. Lexicon-based sentiment analysis and emotion extraction methods are utilized for extracting the sentiments and emotions of the tweets. Three different sentiment lexicons are employed to generate the matching sentiment for each tweet, and the best-performing lexicon is selected using a variety of techniques. Vader sentiment lexicon provides the most effective results. According to the sentiments displayed by Vader, fake news involves a larger quantity of negative emotions than positive emotions. The tweets are evaluated with the NRC emotion lexicon, which allows for the extraction of eight basic emotions, including anticipation, anger, joy, sadness, surprise, fear, trust, and disgust. It has been discovered that negative feelings like fear, anger, and disgust are more prevalent in fake news than they are in real news. These emotions are also expressed, in a more powerful manner, via fake news. On the other hand, feelings such as trust, joy, and anticipation are more prevalent in real news, both in terms of the amount of such feelings and the intensity with which they are expressed. According to the findings, feelings have the potential to play an important role as an element in the development of fake news identification models. The SVM, Naive Bayes, Random Forest machine learning, and BERT deep learning models are implemented in order to validate this hypothesis. Comparisons are made between the performance of the models with and without the inclusion of emotional details. The findings show that incorporating emotional aspects into fake news detection models improves the performance of the detection model. This dissertation introduces novel features and approaches that contribute to the advancement of the field of detecting fake news. The findings highlight the significant emotional and sentimental differences among fake and real news on the COVID-19 Twitter data set and highlight the important role that emotions play in the detection of fake news and provide useful insights into the process of training fake news detection models to recognize and make efficient use of these features.
Benzer Tezler
- Türk müziği'nde seçilmiş beş farklı makamdaki eserin dinleyicide bıraktığı duygusal izlenim üzerine örneklem çalışması
Sample study on the emotional impressions left on listeners by five performances in different maqams in Turkish music
İLTER BURAK KALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Müzikİstanbul Okan ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇETİN KÖRÜKÇÜOĞLU
- Duygusal zekanın liderlik üzerine etkisi
The effect of emotional intelligence on leadership
MURAT AL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN VARDARLIER
- Yeni milliyetçi ideoloji olarak ulusalcılık: İzmir örneği üzerinden ulusalcıların duygularının analizi
Ulusalcilik as a new nationalist ideology: Analysis of the emotions of ulusalcis through the case of Izmir
GÜNCE SABAH ERYILMAZ ERDAMAR
Doktora
Türkçe
2024
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiSiyaset Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ÖZGÜR ADADAĞ
- Pet hayvanı sahiplerinin hayvan refahına ilişkin algı ve tutumu üzerine bir araştırma
A research on pet owners' perception and attitude toward animal welfare
GİZEM SILA SARIAL KUBİLAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Veteriner HekimliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA BOZKURT
- Çalışanların kendi değerlerine ve yöneticilerinin değerlerine ilişkin algılarının işe yabancılaşma duygularına etkisi: Örgüt ikliminin aracı rolü
The effect of employees' perceptions of their own values and their managers' values on their work alienation: The mediating role of organizational climate
GÜLLER BANU KARAMAN MENEMENCİOĞLU