Bireyler için siber zorbalık önleme modeli ve tasarımı
Cyberbullying prevention model and design for individuals
Yazar: HİLAL KARTAL
Danışman: DOÇ. DR. MEVLÜT ERSOY
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, günümüzde teknolojinin gelişmesi ve kullanımının yayılması ile birlikte ortaya çıkan ve bireylerin psikolojik ve ruhsal sağlığında olumsuz etkilere neden olan siber zorbalığın tespiti ve önlenmesini sağlayan siber zorbalık önleme modeli ve tasarımı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen modelde, konuşma tanıma sistemleri kullanılarak ortam dinlemesi ile elde edilen ses verileri metin verilerine dönüştürülmüştür. Elde edilen metin verileri Google BERT algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır.

Siber zorbalık sosyal medya, mesajlaşma platformları, oyun platformları ve cep telefonları gibi dijital teknolojiler üzerinden gerçekleştirilen bir zorbalık türüdür. Zorbalığa uğrayan kişiler üzerinden korkutma, kızdırma, utandırma, küçük düşürmeye yönelik davranışlar üzerinden gerçekleştirilmektedir. Siber zorbalığın bireylerde ruhsal ve fiziksel açıdan olumsuz yönde etkileri olduğu gibi akademik ve sosyal alanlarda da başarısız oldukları görülmektedir. Siber zorbalığın ruhsal, psikolojik, aile-arkadaş ilişkileri ve akademik başarı anlamında etkileri göz önünde bulundurulduğunda tespiti ve önlenmesi oluşabilecek olumsuz sonuçları ne kadar etkilediği göz ardı edilemeyecek düzeydedir. 

Siber zorbalık genellikle dijital platformlar üzerinde yazılı veya sözlü olarak yapılabilmektedir. Sesli olarak gelen bilgilerin sese dönüştürülebilen veriler olarak geldiğinden dolayı ortaya çıkarılması için ek işlemlere ihtiyaç duymaktadır. Bu kapsamda Google Speech API'si genellikle ses verilerinin yazılı metne dönüştürülmesi için, Google Bert Algoritması ise yazılı metinlerin anlamlandırılması için kullanılabilmektedir. 

Siber zorbalığın tespit edilmesi ve önlenebilmesi büyük önem taşımaktadır. Siber zorbalığa maruz kalma düzeyini ve süresini en aza indirgemeyi amaçlayan bu çalışma ile bireyler için bir güvenlik oluşturmanın mümkün hale gelmesi planlanmaktadır.

Abstract:
In this thesis, a cyberbullying prevention model and design has been realized to detect and prevent cyberbullying, which has emerged with the development and spread of technology and causes negative effects on the psychological and mental health of individuals. In the developed model, the audio data obtained by listening to the environment using speech recognition systems were converted into text data. The text data obtained were classified using the Google BERT algorithm.

Cyberbullying is a type of bullying that is carried out through digital technologies such as social media, messaging platforms, gaming platforms and mobile phones. It is carried out through behaviors aimed at intimidating, angering, embarrassing and humiliating the bullied people. Cyberbullying has negative psychological and physical effects on individuals and it is seen that they fail in academic and social areas. Considering the effects of cyberbullying in terms of mental, psychological, family-friend relationships and academic success, it cannot be ignored how much its detection and prevention affect the negative consequences that may occur. 

Cyberbullying can usually be done verbally or in writing on digital platforms. Since the information that comes in the form of voice comes as data that can be converted into voice, it needs additional processes to reveal it. In this context, Google Speech API is generally used to convert voice data into written text, while Google Bert Algorithm can be used to make sense of written texts. 

Detecting and preventing cyberbullying is of great importance. With this study, which aims to minimize the level and duration of exposure to cyberbullying, it is planned to make it possible to create a security for individuals.