Kısa metinlerde yazar tanıma ölçütlerinin belirlenmesi: Twitter üzerinde bir adli dilbilim uygulaması
Determining markers of author identification on short texts: A forensic linguistic application on Twitter
Yazar: UTKU TANRIVERE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ZEYNEP AYDIN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Dilbilim = Linguistics

Özet:
Verili bir metnin kim tarafından yazıldığı, alanyazına göre adli dilbilim uzmanlarına yöneltilen soruların başında gelmektedir. Bu nedenle yazar tanıma uygulamalarının, adli dilbilim bağlamında özel bir öneme sahip olduğu ifade edilebilir. Kaldı ki bu konuda münferiden çalışılabileceği gibi, başka birtakım analizleri tamamlayıcı nitelikte uygulamalar yapılması da söz konusu olabilir. Tüm bunlara rağmen Türkçe metinlerin incelendiği yazar tanıma uygulamaları, alanyazında görece kısa bir süredir ilgi konusu olarak ele alınmakta ve bu bağlamda kısa metinler çoğunlukla gözardı edilmektedir. Özellikle mobil telefon yazışmaları ve sosyal medya iletileri bağlamında ise az miktarda dilsel veri içeren metinlere dair özgül yöntemlere ihtiyaç duyulduğu açıktır. Zira bilimsel çalışmalarda şimdiye dek genellikle tercih edilmiş olan ve gazete makalelerini incelemeye yönelik kullanılan ölçütlerin çoğu, kayda değer miktarda kısıtlı bir içeriğe sahip sosyal medya gönderilerini veya başka anlık yazışma biçimlerini incelemek için elverişli görünmemektedir. Bu çalışma ise belirtilen çerçevede mevcut ihtiyaca bir yanıt vermeyi hedeflemektedir. Kısa metin örnekleri olarak Twitter isimli mikro-blog sitesinde yer alan ve 50 farklı yazarın oluşturduğu toplam 1000 gönderi incelenmiş, aynı ve farklı yazarların oluşturduğu metinlerin belirlenmesinde ayırt edici bulunan özellikler tespit edilmiştir. "Yazım ve noktalama", "sözcük ve bağlam" ile "diğer ölçütler" olmak üzere üç başlık altında yer alan bu özellikler, 60 farklı yazarın oluşturduğu toplam 198 ayrı Twitter gönderisi üzerinde sınanmıştır. Çeşitli yazar ve gönderi sayılarıyla gerçekleştirilen 18 farklı uygulama kapsamında, yazarı bilinmeyen gönderilerin kim tarafından oluşturulduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak her bir çalışma neticesinde bir eşleşme sağlanmış ve yapılan kontrollerde bunların tamamının doğru olduğu görülmüştür. Kararsızlıkla sonlandırılan veya hatalı tespitte bulunulan herhangi bir analiz olmamıştır. Elde edilen sonuçlar hem Türkçe kısa metinlerde yazar tanıma uygulamalarına bir temel teşkil etmesi hem de önerilen yöntemin gelecekte geliştirilerek etkinliğinin arttırılması bağlamında önemli görünmektedir.

Abstract:
According to the literature, identification and/or profiling of the author of a given text is one of the most popular questions addressed to forensic linguists. For this very reason, it could be stated that author identification studies are of particular importance in terms of forensic linguistics. Besides, such studies may either be performed individually or have a supplementary essence along with other several analyses. Despite all, author identification studies concerning Turkish texts have only recently received scientific attention and within this context, short texts have usually been disregarded. It is clear that there is a need for specific methods accounting for texts consisting limited linguistic data, with a special regard to correspondence on mobile phones and on social media posts. Most of the features that are employed in the author identification analyses of newspaper articles seem to be inadequate on social media posts or other instant messaging types since the latter sort of texts have considerably limited verbal content. This study aims to address to this necessity within the given context. First, a total of 1000 posts by 50 different authors from the micro-blog site Twitter have been examined as a sample of short texts and then, distinctive features have been established which are useful to distinguish the same and different authors. These features that are sorted out under titles "spelling and punctuation", "lexis and context" and "others" have been worked out on a total of 198 single Twitter posts submitted by 60 different authors. Through 18 separate analyses that include different number of authors and posts, identification of the initially unknown authors have been attempted. Every single attempt resulted with a match and these matchups were all checked and confirmed. There hasn't been any analysis resulted with indecision or misdetection. Findings seem to be significant for both constituting a methodology for author identification studies on short texts in Turkish, as well as for providing a basis for the advancement of the proposed method in the future.