Geri Dön

Siber alanda tespit edilen zorbalık türlerinin istatistiksel analizi

Statistical analysis of types of bullying detected in cyberspace

  1. Tez No: 959146
  2. Yazar: MERVE TUZCU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA COŞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, İstatistik, Science and Technology, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hitit Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Günümüzde teknolojik gelişmelerin hızla ilerlemesi, teknolojik araçların çoğalması ve kullanımının yaygınlaşması, internet ağı kullanımının da artmasına neden olmuştur. İnternet dünya genelinde birçok alana kolaylıkla ulaşım sağlamamıza yardımcı olmaktadır. Özellikle sosyal medya platformları bireylerin duygu ve düşüncelerini kolaylıkla dünyanın her yerinden ve herkese açık bir şekilde aktarabilme, açıklayabilme imkânı sunmaktadır. Bu imkân ile birçok insan her konuda duygu ve düşüncelerini metinler ve görseller aracılığıyla anlatabilmektedir. Çalışmada siber alanda tespit edilen zorbalık türlerinin eğitim seviyelerine ve yaşa göre dağılımı istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Çalışmanın amacı zorbalığın önlenmesi ve azaltılması konusunda yapılan araştırmalara destek olmak aynı zamanda zorbalıkla konusunda farkındalık oluşturmaktır. Çalışmada, 2020 IEEE Uluslararası Büyük Veri Konferansı Bildirilerinde yayınlanan bir sosyal medya platformunda yapılan zorbalık içerikli paylaşımlardan oluşturulan siber zorbalık veri seti kullanılmıştır (J. Wang, K. Fu, CT Lu. 2020). Veri setinde 47 binden fazla zorbalık içeren paylaşım bulunmaktadır. Bu paylaşımlar din, etnik köken, yaş, cinsiyet ve diğer paylaşımlar gruplarına ayrılmıştır. Çalışmada bu gruplardan ''Yaş'' kategorisi kullanılmıştır. Bu kategoride 7993 paylaşım bulunmaktadır. Bu paylaşımlardan 6006 tanesi farklı eğitim seviyelerinde yaşanan zorbalıklar ile ilgilidir. Siber alanda tespit edilen zorbalık içerikli paylaşımların öncelikle eğitim seviyelerine göre dağılımı analiz edilmiştir, daha sonra ortalama yaş aralığına göre dağılımı incelenmiştir. Bu paylaşımlar duygusal, fiziksel, sosyal, cinsel ve siber olarak sınıflandırılacak ardından zorbalıkların eğitim seviyelerine göre ve türlerine göre sayısal olarak analiz edilmiştir. Veri setinin zorbalık türlerine, eğitim düzeylerine ve yaşa göre sayısal olarak dağılımları Microsoft Excel programında düzenlenmiştir. Microsoft Excel programında düzenlenen sayısal çizelgelerin V istatistiksel analizi SPSS V30 istatistiksel analiz programı kullanılarak yapılmıştır. SPSS V30 programında General Linear Model (GLM) testi kullanılarak siber zorbalık türlerinin yaşa bağlı olup olmadığı analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The rapid advancement of today's technological developments, the spread of technological technologies and their widespread use have led to an increase in the use of the internet network. The Internet allows us to easily access many parts of the world. Social media platforms, in particular, allow individuals to be present and communicate and express themselves easily, anywhere and everywhere in the world. Thanks to these opportunities, many people can express any change, feelings and information through texts and visuals. In the study, the types of bullying detected in cyberspace were analyzed according to the education level and developments experienced. The aim of the study is to support research on the reduction and reduction of bullying and to create a permanent solution to bullying. In the study, a cyberbullying dataset consisting of bullying posts made on a social media platform published in the Proceedings of the 2020 IEEE International Big Data Conference was used (J. Wang, K. Fu, CT Lu. 2020). There are more than 47 thousand bullying posts in the dataset. These posts are divided into groups of religion, ethnicity, age, gender and other posts. The ''Age'' category was used in the study. There are 7993 posts in this category. 6006 of these posts are related to bullying experienced at different education levels. The distribution of bullying posts detected in the cyberspace was first analyzed according to education levels, then the distribution was examined according to the average age range. These posts will be classified as emotional, physical, social, sexual and cyber, and then the bullying was numerically analyzed according to education levels and types. The numerical distributions of the dataset according to bullying types, education levels and age were organized in the Microsoft Excel program. Statistical analysis of numerical tables prepared in Microsoft Excel was performed using SPSS V30 statistical analysis program. General Linear Model (GLM) test was used in SPSS V30 program to analyze whether cyberbullying types are age-related.

Benzer Tezler

  1. İnternet güvenliği üzerine 2000 - 2014 yılları arasındaki çalışmaların bir içerik analizi: Riskler, risklere etki eden faktörler ve metodolojik yönelimler

    A content analysis of studies between 2000 and 2014 on internet safety: Risks, factors which affects risks and methodological trends

    ALİ GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilim ve TeknolojiAtatürk Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TÜRKAN KARAKUŞ

  2. Devlet eli ile internet içerik düzenlemesi sorunu: TİB örneği

    Internet content regulation by the state: The case of Telecommunication Communication Directorate

    AHMET KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Kamu YönetimiSelçuk Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER KUTLU

  3. Derin öğrenme tabanlı oltalama saldırıları tespit sistemi

    Deep learning based development of pishing attack detection

    FERDİ GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR

  4. Teknik ve hukuki boyutlarıyla elektronik ödeme sistemlerinde siber güvenlik

    Cyber security concerning electronic payment systems

    CEMAL ARAALAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Hukukİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Hukuk Ana Bilim Dalı

    DOÇ. LEYLA BERBER

  5. Topluluk öğrenmesi kullanılarak zararlı alan adlarının sınıflandırılması

    Malicious domain name classification using ensemble learning

    AHMET AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ