Affiliation:
1. ADANA BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Dünya genelinde sosyal medya kullanımının artması ile siber zorbalığın ve doğal olarak siber zorbalığa maruz kalan kişilerin sayısı da aynı oranda artmaktadır. Mağdurların daha fazla bu duruma maruz kalmaması, aynı zamanda yeni mağduriyetlerin de oluşmaması açısından siber zorbalığın tespiti önem arz etmektedir. Literatürde siber zorbalıkla ilgili birçok çalışma bulunmakta iken, Türkçe dilindeki cümleleri analiz ederek siber zorbalığı tespit eden çok fazla çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmanın mevcut çalışmalardan farkı, Türkçe hazırlanmış bir veri seti üzerinde hem önişlem yaparak siber zorbalığın tespitinin başarısını ölçmek hem de çok büyük dokümanlarla çalışıldığında öznitelik sayısını düşürerek başarıyı düşürmeyecek bir yöntem bulmaktır. Bu sebeple öznitelik seçici olarak henüz Türkçe Siber zorbalık veri setlerinde denenmemiş bir yöntem olan Balina Optimizasyon algoritması bu çalışmada kullanılmış olup veri setine önişlemler gerçekleştirilerek K-En Yakın Komşu (KNN), Çok Terimli Naïve Bayes (MNB) ve Rastgele Orman (RF) sınıflandırıcı algoritmaları ile siber zorbalığın tespitinin başarısı ölçülmüştür. Yapılan deneylere göre, her üç sınıflandırıcı ile ham veri setine sınıflandırma işlemi gerçekleştirilirken hem önişlem yapıldığında hem de Balina Optimizasyon Algoritması ile öznitelik seçimi yapıldığında öznitelik sayısı azalmış olup doğruluk değeri büyük oranda artmıştır. Özellikle kök alma işlemi hariç diğer tüm önişlemlerin gerçekleştiği veri setinde sınıflandırıcı olarak RF Algoritması ile öznitelik seçici olarak Balina Optimizasyon Algoritması birlikte kullanıldığında doğruluk oranı %85’ten %91’e yükselmiştir. Bu da gösteriyor ki, önişlem yapma ve Balina Optimizasyon Algoritması ile öznitelik seçimi nitelik sayısını da önemli ölçüde azaltarak siber zorbalık tespitindeki başarıyı arttırmaktadır.
Publisher
Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi
Reference24 articles.
1. Al-Mamun, A., ve Akhter, S. (2018, Aralık). Social Media Bullying Detection Using Machine Learning On Bangla Text. 10th International Conference on Electrical and Computer Engineering (pp. 20-22). Dhaka, Bangladesh.
2. Altay, E. V., ve Alataş, B. (2018, Aralık). Detection of Cyberbullying in Social Networks Using Machine Learning Methods. International Congress on Big Data, Deep Learning and Fighting Cyber Terrorism, Ankara, Turkey.
3. Bozyiğit, A., Utku, S., ve Nasiboğlu, E. (2018). Sanal zorbalık içeren sosyal medya mesajlarının tespiti. In 3rd International Conference on Computer Sciences and Engineering UBMK. Sarajevo, Bosnia and Herzegovina.
4. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1), 5-32.
5. Canayaz, M., ve Demir, M. (2017, Eylül). Feature selection with the whale optimization algorithm and artificial neural network. In 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP) (s. 1-5). Malatya, Türkiye: İnönü Üniversitesi.