Affiliation:
1. Süleyman Demirel Üniversitesi
Abstract
Dünya’da ve Türkiye’de artan internet kullanımına bağlı olarak bireyler sosyal medya platformlarını da aktif olarak kullanmaktadır. Kullanıcılar sosyal medya platformlarını kişisel gelişim, alışveriş, ticaret, eğitim, sosyalleşmek, arkadaşlıklar edinmek, çevrimiçi içerik üretmek ve bu içerikleri diğer kullanıcılarla paylaşabilmek amacıyla kullanmaktadırlar. Ama bu iyi niyetli kullanımların yanı sıra karşıdaki kişiye zarar vermek, onu küçük düşürmek, itibarını zedelemek ya da bilerek ve isteyerek zorbalık yapmak amacıyla da kullanımlar söz konusudur. Araştırmadaki amaç sosyal medya platformlarından biri olan Twitter’dan alınan yorumları doğal dil işleme süreçlerine tabi tutarak yorumlar içerisinde siber zorbalık olup olmadığını tespit etmek ve bu verilerin girdi olarak kullanıldığı sınıflandırma algoritmalarından elde edilen sonuçları karşılaştırarak en iyi sonucu elde etmektir. Araştırmada 11114 yorumdan oluşan veri seti doğal dil işleme süreçlerinden geçirilerek sınıflandırma algoritmalarına giriş verisi olarak verilmiştir. Bu verilerin bir bölümü eğitim seti olarak bir bölümü de test seti olarak kullanılmıştır. Sonuçta sınıflandırma algoritmalarından Ekstra Trees algoritmasından %86,95 doğruluk oranı elde edilerek diğer sınıflandırma algoritmasına göre daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.
Publisher
Isparta Uygulamali Bilimler Universitesi
Reference35 articles.
1. [1] A.İ. Kesici, S. Mert, D.M. Gezgin, Siber Dünyanın Karanlık Yüzü: Güvenlikten Zorbalığa Modern Problemler, Balkan 10th International Conference On Applied Sciences (2024) 6-7.
2. [2] We Are Social Meltwater, Digital 2023 Global Overview Report (2023) 213.
3. [3] E.S. Dinç, Sosyal Medya Ortamlarında Si̇ber Zorbalik: Li̇se Öğrenci̇leri̇ni̇n Si̇ber Zorbalık Deneyi̇mleri̇ni̇n İncelenmesi̇, Electronic Journal of New Media 4(1) (2020) 24–39.
4. [4] O. Sevli, S. Sezgin, Sosyal Medya Paylaşımlarında Siber Zorbalığın Tespiti ve Kategorizasyonuna Yönelik Makine Öğrenmesine Dayalı Bir Sınıflandırma, Burs 3rd International Scientific Research Congress, 2022.
5. [5] E. Yazğılı, Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanarak Siber Zorbalık Tespiti, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yazılım Mühendisliği Anabilim Dalı, Fırat Üniversitesi (2021).