Sosyal ağlardaki siber zorbalığın yapay zeka algoritmaları ile tespiti ve sınıflandırılması
Cyberbullying detection and classification with artificial intelligence algorithms in social network
Yazar: EREN ÇÜRÜK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM ACI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Siber zorbalık, internet, e-posta, kısa mesaj, blog, sosyal medya mesajı gibi birçok elektronik yöntemi kullanarak savunmasız kişilere karşı saldırgan bir tavırla kasıtlı olarak gerçekleştirilen eylemler olarak tanımlanabilir. Her geçen gün siber zorbalığın olumsuz etkileri artarak devam etmektedir. Geleneksel zorbalığın aksine, siber zorbalık da kullanılan teknikler ve yöntemler hızla değişebilmekte, tespit edilmesi de daha zor olmakta ve intihara varan etkileri oluşabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, metin madenciliği yöntemlerinden olan önişleme, nitelik çıkarımı, nitelik seçimi ve sınıflandırmanın siber zorbalık tespiti üzerine etkilerini araştırmaktır. Gerçekleştirilen çalışmalarda birçok önişleme ve nitelik seçimi yöntemi kullanılmıştır. Sınıflandırmada Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı farklı sınıflandırıcıların kullanımı önerilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Ayrıca siber zorbalık tespiti için nitelik seçme algoritmalarının etkileri de bu tez çalışması kapsamında araştırılmıştır. Nitelik seçme algoritması olarak Chi2, RFE, MRMR ve ReliefF algoritmaları önerilmiştir. Tez çalışması kapsamında kullanılan nitelik seçme ve sınıflandırma algoritmaları Formspring.me, Myspace ve Youtube ortamlarından derlenmiş veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Çalışmanın deneysel sonuçları, siber zorbalık tespiti için nitelik seçme metotlarından Chi2 ve RFE metotlarının, sınıflandırma performansında ise MLP ve SGD sınıflandırıcılarının siber zorbalık tespiti için eniyileme yöntemi olduğunu kanıtlamıştır. Yapılan testler sonucunda veri kümelerinin nitelik sayıları ve sınıflandırma süreleri azaltılırken sınıflandırma performansları korunmuştur.

Abstract:
Cyberbullying can be described as deliberate and aggressive acts against vulnerable people using many electronic methods such as internet, e-mail, text messages, blogs, social media messages. With each passing day continues to increase the negative effects of cyberbullying. Unlike traditional bullying, techniques and methods used in cyber bullying can change rapidly, become more difficult to detect, and the effects of suicide can occur. The aim of this thesis is to investigate the effects of preprocessing, feature extraction, feature selection and classifications methots on cyberbullying detection. Many preprocessing and feature selection methods have been used in this thesis. Different classifiers based on Artificial Neural Network (ANN) are proposed in the classification section and, their results are compared to each others. In addition, the effects of feature selection algorithms for cyberbullying detection have also been investigated in this thesis. Chi2, RFE, MRMR and ReliefF algorithms have been proposed as feature selection algorithms. The quality selection and classification algorithms used in this thesis have been tested on datasets compiled from Formspring.me, Myspace and Youtube social media platforms. The experimental results of the study proved that Chi2 and RFE methods are the best methods for feature selection and, MLP and SGD classifiers are the best classifiers for cyberbullying detection. As a result of the tests are made, for all datasets, the classification performance has been preserved while decreasing the number of features and classification time.