Twıtter üzerindeki islamofobik tweetlerin duygu analizi ile tespiti
Detection of islamophobic tweets on twitter using sentiment analysis
Yazar: BUĞRA AYAN
Danışman: DOÇ. DR. BÜNYAMİN CİYLAN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Özellikle sosyal medya ağlarındaki büyük yükseliş, internet kullanıcıları tarafından
oluşturulan web içeriğinin analiz edilmesi üzerine yapılan araştırmalarında artmasına neden
olmuştur. Araştırmalar, insanların nefret içerikli, rahatsız edici yorumlar yapmak için
popüler sosyal ağları, özellikle Twitter platformunu kullanabildiğini ve bu tür içeriklerin
belli bir toplumsal grubu hedef alabildiğini göstermektedir. Özellikle son yıllarda
İslamofobia konusunda yapılan çalışmalarda, islamofobik tweetlerin sınıflandırması için
tweet içerisinde "hateislam" gibi anahtar kelimelerin geçip geçmediğine bakıldığı
görülmektedir. Bununla birlikte, İslamofobi söyleminin çok yönlü doğası, kavramsal arka
planı düşünüldüğünde, sadece önceden belirlenen anahtar kelimelerin taranmasına göre
yapılacak bir sınıflandırmanın yeterli doğrulukta sonuç vermeyeceği düşünülmüştür. Bu tez
çalışmasında islamofobik tweetlerin sınıflandırılması için yapay zeka tekniklerinden
gözetimli makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Yapay sinir ağının eğitimi ve test
işlemlerinde kullanılmak üzere bir veri seti oluşturulmuştur. Bu amaçla twitterin arama
kısmı üzerinden "Islam", "Muslim" gibi kelimelerin geçtiği İngilizce dilinde yazılmış
290.000 tweet, Twitter API kullanılarak geliştirilen yazılımla elde edilmiştir. Çeşitli ön
işleme adımlarının ardından kalan 162.000 tweet, beş kişilik bir ekip tarafından İslamofobik
ve İslamofobik değil şeklinde işaretlenmiştir. İşaretlemenin ardından tweetlerin %80'i
eğitim ve %20'si test amaçlı olarak ayrılmıştır. Elde edilen veri seti Bayes Regresyonu,
Ridge Regresyonu ve derin öğrenme modeli olmak üzere 3 farklı modele uygulanmıştır.
Testlerde her üç model içinde %95'in üzerinde doğruluğa ulaşılmış olmasına rağmen veri
seti içerisinde olmayan 100 yeni tweet ile yapılan deneysel çalışmada bu oranların nispeten
düştüğü gözlemlenmiştir.

Abstract:
Especially, the great rise in social networks has caused an increase in the reseaches on the
analysis of web content created by internet users. Research shows that people can use
popular social networks, especially the Twitter platform, in order to make hateful, offensive
comments, and it is shown that such content can target a particular social group. Especially,
in recent years, it is observed whether keywords such as 'hateislam' are included in an tweet
in order to classify the Islamophobic tweets in studies on Islamophobia. Besides,
consedering the versatile nature and conceptual background of Islamophobia, it is thought
that a classification based on the search of predetermined keywords will not yield sufficient
accuracy. In this thesis study, machine learning method, which is one of the artificial
intelligence techniques, is used to classify islamophobic tweets. A data set has been created
to be used in training and testing operations of the artificial neural network. For this purpose,
290,000 tweets written in the English language in which words such as "Islam" and
"Muslim" pass through the search section of the Twitter, are obtained with the software
developed using the Twitter API. The remaining 162,000 tweets after various preprocessing
steps have been marked by a team of five as Islamophobic and non-Islamophobic. 80% of
the tweets are reserved for training and 20% for testing purposes after marking. The data set
obtained was applied to 3 different models: Bayes Regression, Ridge Regression and deep
learning model. Although more than 95% accuracy was achieved in all three models in the
tests, it was observed that these rates decreased relatively in the experimental study
conducted with 100 new tweets that are not included in the data set.