Sosyal medya etkileşimlerine bağlı stres tespiti için yapay zeka tabanlı bir topluluk öğrenmesi modeli önerisi
An artificial intelligence based ensemble learning model for stress detection based on social media interactions
Yazar: SEÇİL ÖZEN
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Depresyon, sosyal medyanın yaygınlaşmasıyla birlikte artan ve bireylerin yaşam kalitesini olumsuz etkileyen önemli bir ruh sağlığı sorunudur. Dünya Sağlık Örgütü'ne göre, depresyonun erken teşhisi, intihar gibi ciddi sonuçların önlenmesinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışması, sosyal medya platformunda paylaşılan gönderiler aracılığıyla kullanıcıların ruh halleri üzerindeki depresyon ve anksiyete belirtilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında, depresif eğilimler gösteren kullanıcıların sıklıkla kullandıkları kelime ve ifadeler belirlenerek, duygu analizine dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışma, depresyonun erken teşhisi ve müdahalesi için sosyal medya verilerinin etkin kullanımına yönelik bir model önermektedir. Sosyal medya verileri üzerinde yapılan analizlerde, depresyon belirtilerinin tespitine odaklanılmış ve bu amaçla duygu analizinin temel kavramları ve yöntemleri detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Çalışmada, metin madenciliği süreçlerinden elde edilen veriler üzerinde, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve XGBoost gibi makine öğrenimi algoritmaları uygulanmıştır. Ayrıca, topluluk (ensemble) öğrenme yaklaşımlarıyla model performansı artırılmış ve bu yöntemlerin doğruluk oranları literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen modelin, depresyon tespitinde geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk ve performans sağladığını ortaya koymuştur. Önerilen modelin performans metriklerinden doğruluk %91, kesinlik %90, duyarlılık %91.5 ve F1 skoru 0.907 sonucunu vermiştir. Bu bağlamda çalışma, sosyal medya verilerinin duygu analizi yoluyla anlamlandırılmasının, ruh sağlığı alanında yenilikçi yaklaşımlar sunabileceğini ve sağlık profesyonellerine değerli bir veri kaynağı oluşturabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Depression is an important mental health problem that has increased with the widespread use of social media and negatively affects the quality of life of individuals. According to the World Health Organization, early diagnosis of depression plays a critical role in preventing serious consequences such as suicide. This thesis aims to analyze the symptoms of depression and anxiety on users' moods through posts shared on the social media platform. Within the scope of the study, a method based on sentiment analysis was developed by identifying the words and expressions frequently used by users with depressive tendencies. This study proposes a model for the effective use of social media data for early diagnosis and intervention of depression. The analysis of social media data focuses on the detection of depression symptoms and for this purpose, the basic concepts and methods of sentiment analysis are discussed in detail. In the study, machine learning algorithms such as support vector machines, artificial neural networks and XGBoost are applied on the data obtained from text mining processes. In addition, ensemble learning approaches were used to improve model performance and the accuracy rates of these methods were compared with similar studies in the literature. The results show that the proposed model provides higher accuracy and performance in depression detection compared to traditional methods. The performance metrics of the proposed model are accuracy 91%, precision 90%, recall 91.5% and F1-score 0.907.  In this context, the study shows that making sense of social media data through sentiment analysis can offer innovative approaches in the field of mental health and provide a valuable data source for healthcare professionals.