Sosyal ağlar üzerinde mültecilere yönelik nefret söyleminin metin madenciliğine dayalı tespiti
Text mining detection of hate speech against refugees on social networks
Yazar: FİGEN EĞİN
Danışman: DOÇ. DR. VAHİDE BULUT ; DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Nefret söylemi, belirli kişi ya da gruplara yönelik olarak ait oldukları kimlik nedeniyle aşağılama, ayrımcılık veya ötekileştirme içeren her türlü davranış, yazı veya konuşma olarak tanımlanmaktadır. Türkiye, Suriye iç savaşı sonrası yoğun bir göç almış ve bu süreçte mültecilere karşı nefret söyleminin yükseldiği gözlenmiştir. Nefret söylemi özellikle sosyal medyada hızla yayılabilmektedir. Nefret söyleminin kolaylıkla şiddet eylemlerine dönüşebileceği göz önüne alındığında, sosyal medya üzerinde tespit edilerek yayılımının engellenmesinin önemi ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada Twitter üzerindeki veriler kullanılmış ve araştırmanın ilk aşamasında mültecilere yönelik nefret söyleminin tespiti için 9778 tweet içeren bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti üzerinde öncelikle makine öğrenmesi modelleri (Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları, Rastgele Orman ve Yapay Sinir Ağları), Word2Vec ve TF-IDF kelime temsil yöntemleri ile uygulanmıştır. Makine öğrenmesi modelleri arasında en iyi performansın TF-IDF kelime temsil yöntemi ile uygulanan Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman ile elde edildiği ve 0.81 doğruluk değerine ulaşıldığı görülmüştür. Sonraki aşamada BERT tabanlı bir model olan BERTurk ile farklı hiperparametreler kullanılarak yürütülen deneysel çalışmalar sonucu, 0.85 doğruluk değerine ulaşılmıştır. Araştırmanın mültecilere yönelik nefret söyleminin tespiti konusunda yürütülen çalışmalara katkısının olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Hate speech is defined as any kind of behavior, writing or speech that includes humiliation, discrimination or marginalization towards certain people or groups because of their identity. Turkiye received an intense migration after the Syrian civil war and it was observed that hate speech against refugees increased in this process. Hate speech can spread rapidly, especially on social media. The importance of detecting and preventing the spread of hate speech on social media becomes clear when it is taken into account that hate speech can easily turn into acts of violence. In this study, the data on Twitter was used and in the first stage of the research, a data set containing 9778 tweets was created to detect hate speech against refugees. First of all, machine learning models (Logistic Regression, Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forest and Artificial Neural Networks), Word2Vec and TF-IDF word embeddings methods were applied on this data set. It was seen that the best performance among machine learning models was obtained with Logistic Regression, Support Vector Machines and Random Forest applied with TF-IDF word embeddings method, and an accuracy value of 0.81 was reached. In the next stage, as a result of experimental studies carried out with BERTurk, a BERT-based model, using different hyperparameters, an accuracy value of 0.85 was reached. It is thought that the research will contribute to the studies carried out on the detection of hate speech against refugees.