Geri Dön

Safer online gaming: cyberbullying detection and support platform}

Daha güvenli çevrimiçi oyun: siber zorbalık tespiti ve destek platformu

PDF İndir

  1. Tez No: 986203
  2. Yazar:
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN KAYA
  4. Tez Türü: Belirtilmemiş.
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl:
  8. Dil:
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, Türkçe çok oyunculu oyun sohbetlerinde siber zorbalığın tespitine odaklanmakta ve makine öğrenmesi yöntemlerini gerçek insanların ihtiyaçlarını önceleyen insan odaklı bir tasarım yaklaşımıyla birleştirmektedir. Analiz ve model eğitimi için kamuya açık Abusive Turkish Comments (ATC) veri seti kullanılmıştır; bu veri seti yaklaşık 30000 Instagram yorumu içermektedir. Klasik teknikler (Naïve Bayes, Doğrusal SVM, Karar Ağacı, Rastgele Orman), aynı veriler üzerinde ince ayarlı modern transformer kodlayıcılarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, transformer modellerinin en yüksek performansı sağladığını göstermekte; RoBERTaTurk \%94, DistilBERT ise \%93 doğruluk elde etmiştir. Ancak bu yüksek doğruluklar bile bir zorluğu gizlemektedir: sınıf dengesizliği nedeniyle en küçük sınıfta (homofobik yorumlar) modelin geri çağırma oranı orta düzeydedir. Tespitin ötesinde, bu çalışma akran desteği sunan“güvenli alan”adlı bir web platformunun prototipini oluşturmuştur. 55 gönüllüyle yapılan beş saniyelik hızlı UX testleri, oyuncuların böyle bir platformu kullanacağına işaret etmektedir. Genel olarak, bulgular transformer modellerinin Türkçe siber zorbalığı tanımada güçlü bir seçenek olduğunu ortaya koyarken, yalnızca iyi algoritmaların yeterli olmadığını da hatırlatmaktadır. Tüm oyuncuları adil şekilde koruyabilmek için dengeli veri kümeleri ve özenle tasarlanmış kullanıcı arabirimleri de aynı derecede önem taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis study focuses on the detection of cyberbullying in Turkish multiplayer game chats, combining methods from machine learning and a design approach that emphasizes real people and their needs. The Abusive Turkish Comments (ATC) dataset, which is publicly available, is used for analysis and model training. The dataset contains about 30000 Instagram comments. Classical techniques (Naïve Bayes, Linear SVM, Decision Tree, Random Forest) are compared with modern transformer encoders fine‑tuned on the same data. The results show that transformer models perform the best, RoBERTaTurk with 94\% and DistilBERT with 93\% accuracy. However, even these high accuracies hide a challenge: the model's recall on the smallest class (homophobic comments) is moderate, which is caused by class imbalance. Beyond detection, this study prototypes a“safe space”web platform that offers peer support. Quick five‑second UX tests with 55 volunteers suggest that players would use this kind of platform. Overall, these findings demonstrate that transformer models are a strong fit for recognizing Turkish cyberbullying. Yet they also remind that good algorithms alone are not enough. Balanced datasets and thoughtfully designed user interfaces are equally crucial if it is necessary to protect every player fairly.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    939827

    İnternet oyunu oynama bozukluğu ve sosyal medya bağımlılığı olan ergenlerde online grup üyeliklerinin; psikopatoloji gelişimine, internalizasyon-eksternalizasyon problemlerine ve zorbalık rollerine etkisinin incelenmesi

    An investigation of the effects of online group memberships on the development of psychopathology, internalizing and externalizing problems, and bullying roles in adolescents diagnosed with internet gaming disorder and social media addiction

    SEDA DEMİRCİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    PsikiyatriSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TEKDEN

  2. Tez No

    541853

    Canavar bedenler, canavar mekanlar

    Monster bodies, monster spaces

    BUSE ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SIDIKA ASLIHAN ŞENEL

  3. Tez No

    940638

    OSN (online social network): Preventive measures to protect cyber threat

    OSN (çevrimiçi sosyal ağı): Siber güvenliği korumak için önleyici tedbirler tehdit

    ALEEM AURANGZEB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURI BINGOL

  4. Tez No

    807030

    Tüketicilerin online alışveriş davranışlarının Hofstede kültür boyutları ve UTAUT2 modeli ile incelenmesi: Almanya Türkiye örneği

    Examination of consumers' online shopping behaviors with Hofstede culture dimensions and UTAUT2 model: Germany Turkiye case

    CAHİT İNCİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE ARMAĞAN

  5. Tez No

    426334

    Almanca dilini kullanan seyahat 2.0 kullanıcılarına göre otel performans analizi: Alanya alan çalışması

    Hotel performance analysis according to german speaking travel 2.0 users: A field study in Alanya

    SEDEN ALGÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL KANTARCI

Geri Dön