Cyberbullying detection using text classification for turkish language
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ERHAN ÖZTÜRK
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Selma Ayşe Özel
Eş Danışman: Esra Saraç Eşsiz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Siber zorbalık akran tacizinin elektronik bir formudur. Bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanarak kişileri sürekli rahatsız etme, kişilerle alay etme, tehdit, dedikodu yayma, internet üzerinden kişiye hakaret etme gibi ilişkisel saldırı davranışlarını içerir. Türkiye ve pek çok Avrupa ülkesi için intiharla sonuçlanan olaylardan sonra ciddi bir konu olarak ele alınmıştır. Siber zorbalık ile ilgili özellikle son yıllarda eğitim bilimciler ve psikologlar başta olmak üzere, uzmanlar tarafından araştırmalar yapılmakta ve çözüm yöntemleri aranmaktadır. Bu çalışmanın amacı Türkçe içerikli siber zorbalık metinlerinin tespiti için şu ana kadar yapılmış en büyük Türkçe veri kümesini oluşturmak ve siber zorbalık metinlerinin tespiti için önişleme, nitelik seçimi ve sınıflandırıcıların etkilerini göstermektir. Bu çalışmada birçok önişleme adımı uygulanmış olup, nitelik seçimi için iki adet çok bilinen filtre tabanlı nitelik seçim yöntemi (bilgi kazancı ve ki-kare yöntemleri) uygulanmıştır. Test edilen sınıflandırıcılar arasından Naive Bayes Multinomial Türkçe içerikli siber zorbalık metinlerini sınıflandırmada en etkili yöntem olarak belirlenmiştir. Ayrıca toplanan veri kümesi üzerinden filtre tabanlı bir sınıflandırıcı önerilmiş olup, elde edilen veri kümesi üzerinde doğruluk analizi yapılmıştır. Önerilen yöntemin tatmin edici sınıflama başarısı olduğu görülmüş olup, herhangi bir Türkçe metni sınıflayıcıyı tekrar eğitmeden sınıflayabilecek yapıdadır.