Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti
Sosyal medya kullanımı gün geçtikçe artmakta ve beraberinde birçok yeni problemi de getirmektedir. Kişilerin düşünce, duygu ve fikirlerini kolaylıkla paylaşabildiği bu ortamlarda aşağılayıcı ve rencide edici saldırılarda bulunan hesaplara son zamanlarda sıkça rastlanmaya başlanmıştır. Siber zorbalık...
Saved in:
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Düzce University
2021-01-01
|
| Series: | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1137604 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849309436490809344 |
|---|---|
| author | Bengisu Erdi Tansel Dökeroğlu Eylül Aleyna Şahin Muzaffer Su Toydemir |
| author_facet | Bengisu Erdi Tansel Dökeroğlu Eylül Aleyna Şahin Muzaffer Su Toydemir |
| author_sort | Bengisu Erdi |
| collection | DOAJ |
| description | Sosyal medya kullanımı gün geçtikçe artmakta ve beraberinde birçok yeni problemi de getirmektedir. Kişilerin düşünce, duygu ve fikirlerini kolaylıkla paylaşabildiği bu ortamlarda aşağılayıcı ve rencide edici saldırılarda bulunan hesaplara son zamanlarda sıkça rastlanmaya başlanmıştır. Siber zorbalık (cyberbullying) olarak adlandırılan bu durum ve eylemi yapan trol hesapların insanların bireysel ve sosyal yaşantılarına verdiği zararların engellenmesi bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu tür kullanıcıların mesajları insanları rahatsız etmekte ve sayıları takip edilemeyecek miktarlara ulaştığı durumlarda yazılımlar ile tespit edilmesi, gerektiğinde engellenmesi ve sınırlandırılması gerekmektedir. Biz bu çalışma ile Twitter üzerinde trol davranışları sergileyen kullanıcı hesaplarını tespit etmek için makine öğrenmesi yöntemlerini kullandık. Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR) ve Random Forest Regression (RFR) ile Twitter üzerinden topladığımız veriler ile trol kullanıcıların mesajları üzerinden çıkardığımız özellikler (features) ile kapsamlı deneyler gerçekleştirdik. Elde ettiğimiz sonuçlarda %93.93’lere varan oranlarda trol hesaplarını tespit etmeyi ve engellemeyi başardık. |
| format | Article |
| id | doaj-art-20cbbc9cbda9475bb44d5e22681a9216 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2148-2446 |
| language | English |
| publishDate | 2021-01-01 |
| publisher | Düzce University |
| record_format | Article |
| series | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi |
| spelling | doaj-art-20cbbc9cbda9475bb44d5e22681a92162025-08-20T03:54:10ZengDüzce UniversityDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi2148-24462021-01-019143044210.29130/dubited.74836697Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların TespitiBengisu Erdi0Tansel Dökeroğlu1https://orcid.org/0000-0003-1665-5928Eylül Aleyna Şahin2Muzaffer Su Toydemir3TED ÜNİVERSİTESİTED ÜNİVERSİTESİTED ÜNİVERSİTESİTED ÜNİVERSİTESİSosyal medya kullanımı gün geçtikçe artmakta ve beraberinde birçok yeni problemi de getirmektedir. Kişilerin düşünce, duygu ve fikirlerini kolaylıkla paylaşabildiği bu ortamlarda aşağılayıcı ve rencide edici saldırılarda bulunan hesaplara son zamanlarda sıkça rastlanmaya başlanmıştır. Siber zorbalık (cyberbullying) olarak adlandırılan bu durum ve eylemi yapan trol hesapların insanların bireysel ve sosyal yaşantılarına verdiği zararların engellenmesi bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu tür kullanıcıların mesajları insanları rahatsız etmekte ve sayıları takip edilemeyecek miktarlara ulaştığı durumlarda yazılımlar ile tespit edilmesi, gerektiğinde engellenmesi ve sınırlandırılması gerekmektedir. Biz bu çalışma ile Twitter üzerinde trol davranışları sergileyen kullanıcı hesaplarını tespit etmek için makine öğrenmesi yöntemlerini kullandık. Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR) ve Random Forest Regression (RFR) ile Twitter üzerinden topladığımız veriler ile trol kullanıcıların mesajları üzerinden çıkardığımız özellikler (features) ile kapsamlı deneyler gerçekleştirdik. Elde ettiğimiz sonuçlarda %93.93’lere varan oranlarda trol hesaplarını tespit etmeyi ve engellemeyi başardık.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1137604trolmakine öğrenmesilogistic regression |
| spellingShingle | Bengisu Erdi Tansel Dökeroğlu Eylül Aleyna Şahin Muzaffer Su Toydemir Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi trol makine öğrenmesi logistic regression |
| title | Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti |
| title_full | Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti |
| title_fullStr | Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti |
| title_full_unstemmed | Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti |
| title_short | Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Trol Hesapların Tespiti |
| title_sort | makine ogrenmesi algoritmalari ile trol hesaplarin tespiti |
| topic | trol makine öğrenmesi logistic regression |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1137604 |
| work_keys_str_mv | AT bengisuerdi makineogrenmesialgoritmalarıiletrolhesaplarıntespiti AT tanseldokeroglu makineogrenmesialgoritmalarıiletrolhesaplarıntespiti AT eylulaleynasahin makineogrenmesialgoritmalarıiletrolhesaplarıntespiti AT muzaffersutoydemir makineogrenmesialgoritmalarıiletrolhesaplarıntespiti |