| Autor: |
Bengisu Erdi, Tansel Dökeroğlu, Eylül Aleyna Şahin, Muzaffer Su Toydemir |
| Jazyk: |
English<br />Turkish |
| Rok vydání: |
2021 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 1, Pp 430-442 (2021) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2148-2446 |
| DOI: |
10.29130/dubited.748366 |
| Popis: |
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. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|
