Analyzing the effects of emotions on fake news detection: A COVID-19 case study
Duyguların sahte haber tespiti üzerindeki etkilerinin analizi: Bir COVID-19 vaka çalışması
- Tez No: 820613
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAT KASAP, PROF. DR. SELCEN ÖZTÜRKCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: COVID 19, Derin öğrenme, Duygu, Duygu analizi, Makine öğrenmesi, Sahte haber, Sosyal medya, Twitter, Yalan haberler, COVID 19, Deep learning, Emotion, Sentiment analysis, Machine learning, Fake news, Social media, Twitter, False News
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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 day alı 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, duygu ların 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
- Yabancı dil öğretiminde hikâye anlatımı yönteminin öğrencilerin kelime bilgilerinin gelişiminde etkililiğinin incelenmesi
Analyzing the effects of storytelling method in foreign language teaching on improving students' vocabulary
NAZAN ŞİMŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN KARAHAN
- Algılanan marka deneyiminin marka yankısı üzerine etkileri ve bir araştırma
The effects of percieved brand experience on brand resonance and a survey
ALİ UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İşletmeİstanbul Arel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAĞMUR ÖZYER AKSOY
- Markalara yönelik etiksel algılamaların tüketici-marka etkileşimi, marka aşkı ve marka sadakati üzerine olan etkileri ve muhtemel çıktıları
The effects of ethical perceptions towards brands on consumer-brand engagement, brand love and brand loyalty and possible outcomes
DAMLA NUR DEMİREL
- Peyzaj tasarım bileşenlerinin duygu durumu üzerindeki etkilerinin incelenmesi: Bursa Hanlar Bölgesi örneği
An examination of the effects of landscape design elements on emotional states: The case of Bursa Hanlar Region
ÖZGÜR EKİN VARDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Peyzaj MimarlığıBursa Uludağ ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELVAN ENDER ALTAY
- Şefkatli ebeveynlik programının mindful ebeveynlik, mükemmelliyetçilik ve şefkat üzerine etkisinin incelenmesi
An investigation of the effects of the compassionate parenting program on mindful parenting, perfectionism and compassion
EDA ÖZTÜRK BELET
Doktora
Türkçe
2025
PsikolojiMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AZİZE NİLGÜN CANEL