Açık kaynak istihbaratı (OSINT) için Türkçe içerik temelli kişilik özellikleri tahmini
Prediction of Turkish content-based personality traits for open source intelligence (OSINT)
Yazar: MUHAMMED ALİ KOŞAN
Danışman: PROF. DR. HACER KARACAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYŞEN ÜRGEN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Kişilik = Personality ; Kişilik özellikleri = Personality traits ; Siber istihbarat = Cyber intelligence ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışmada açık kaynak istihbaratı kullanılarak sosyal medya platformlarından elde edilen içerikler üzerinden kullanıcılara ait kişilik özellikleri tahmini üzerine araştırma yapılmıştır. Araştırmanın temel çatısını oluşturmak için; açık kaynak istihbaratının yaşam döngüsü sosyal medya platformlarındaki kullanıcıların kişilik özellikleri tahminine yönelik düzenlenerek uyarlanmıştır. Bu yaşam döngüsü kullanılarak iki eş zamanlı araştırma gerçekleştirilmiştir. İlk olarak 13 negatif-pozitif anlamlı kelimeler kullanılarak elde edilen Twitter içerikleri üzerinden İngilizce içeriklerden kişilik özellikleri tahmin çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada hem İngilizce kişilik özellikleri veriseti hem de dengeli ve yüksek başarımlı kişilik özellikleri tahmin modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan tahmin modeli için kurulan sistemde anlamsal veri analizi kullanılarak içerikler sosyal medya platformu baz alınarak analiz edilmiştir. Analiz edilen veriler üzerinde anlamsal yapılar kullanılarak veriye özel ön işlem adımları ile dengeli ve genellenebilir kişilik özellikleri tahmin modeli ortaya konmuştur. İkinci olarak Türkçe içerikli kişilik özellikleri veriseti oluşturmak için belirli kişilik özellikleri testleri ile oyunlaştırılmış bir web uygulama yazılımı geliştirilmiştir. Bu yazılımın tanıtım çalışmaları ile birlikte veri toplama işlemi başlatılarak kullanıcıların hem kişilik özellikleri hem de sosyal medya içerikleri toplanmıştır. Toplanan veriler incelendiğinde BFI-10 kişilik özellik test sonuçları ile kullanılabilir Twitter hesap içeriklerinin önemli bir orana sahip olduğu görülmektedir. Bundan dolayı nihai veriseti BFI-10 testine ait kişilik özellikleri sonuçları ile Twitter hesaplarından elde edilen içeriklerden oluşturulmuştur. Elde edilen verisetinde ilk olarak İngilizce veriseti üzerinde elde edilen model uyarlanmıştır. Sonrasında anlamsal ön işlem yöntemleri, sayısallaştırma yöntemleri ve derin öğrenme modelleri ile kapsamlı bir analiz yapılmıştır. Sonuç olarak Türkçe dilinin karmaşık yapısına rağmen elde edilen sonuçların dengeli, genellenebilir ve kayda değer oranda iyi sonuçlar sunduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
This study was conducted on the prediction of personality traits of users through the content obtained from social media platforms using open source intelligence. To create the basic framework of the research; the life cycle of open source intelligence has been adapted to predict the personality traits of users on social media platforms. Two simultaneous studies were conducted using this lifecycle. First, personality traits were predicted from English contents on Twitter obtained using 13 negative-positive words. In the study, a dataset of English personality traits was created and then a balanced and high-performance personality trait prediction model was created. The content was analyzed based on the social media platform by using semantic data analysis in the system established for the prediction model. By using semantic structures on the analyzed data, a balanced and generalizable personality trait prediction model was developed with data-specific preprocessing steps. Secondly, a gamified web application software was developed with certain personality traits tests to create a personality traits dataset with Turkish content. Along with the promotional activities of this software, data collection process was started, and both the personality traits and social media contents of the users were collected. When the collected data is examined, it is seen that the BFI-10 personality trait test results and the available Twitter account content have a significant proportion. Therefore, the final dataset was created from the personality traits results of the BFI-10 test and the content obtained from Twitter accounts. In the obtained dataset, firstly, the model obtained on the English dataset was adapted. Afterwards, a comprehensive analysis was made with semantic preprocessing methods, vectorization methods and deep learning models. As a result, it has been observed that the results obtained despite the complex structure of the Turkish language offer balanced, generalizable, and remarkably good results.