Sosyal medyadaki Türkçe paylaşımlarda olası terör propagandasının makine öğrenimi algoritmaları ile sınıflandırılması
Classification of possible terrorist propaganda in Turkish shares on social media using machine learning algorithms
Yazar: MERVE NUR GÜLER
Danışman: DOÇ. DR. AHMET ÇEVİK
Jandarma ve Sahil Güvenlik Akademisi / Güvenlik Bilimleri Enstitüsü / Suç Araştırmaları Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezin amacı, Twitter'da terör örgütü propagandası içerikli Türkçe paylaşımların
tespit edilmesinde farklı sınıflandırma algoritmalarının test edilerek başarı düzeylerinin
tespit edilmesi ve bu algoritma sonuçlarından elde edilen verilerin kıyaslanması sonucunda
içlerindeki en başarılı algoritmanın belirlenmesidir. Twitter üzerinden 10.000 tweet çekilmiş
olup farklı ön işleme adımları uygulanarak 3.384 tweet ile çalışmada kullanılabilir nihai bir
veri seti oluşturulmuştur. Nötr, Olumlu ve Olumsuz olarak manuel şekilde etiketlenen nihai
veri seti ile Python programlama dili kullanılarak Gradient Boosting, Rastgele Orman,
Multinominal Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, CatBoost, SVM, Linear SVM
algoritmaları test edilmiştir. Değerlendirme kriterleri olarak Doğruluk Oranı (Accuracy
Rate), Kesinlik (Precision), Hassasiyet (Recall) ve F1-Puanı (F1-Score) metrikleri
hesaplanmıştır. Bu tez kapsamında; Twitter'da terör örgütü propagandası içerikli Türkçe
paylaşımların tespit edilmesinde test edilen algoritmalar için elde edilen sonuçlar
anlamlandırılmış ve başarı oranları karşılaştırılmıştır. Araştırmanın sonucunda en yüksek
doğruluk derecesine sahip algoritma %86 başarı oranını sağlayan "Linear SVM" olarak
belirlenmiştir. Terör propagandası tespitine yönelik bu alanda yapılan çalışmalara
bakıldığında, bu çalışma Türkçe dilinde çoklu sınıflandırma alanında öncü bir çalışma
olmakla birlikte araştırmada kullanılmak üzere gerçek paylaşımlar kullanılarak sıfırdan
oluşturulan veri seti ve sınıflandırmanın terör propagandası üzerine yapılması, çalışmanın
en önemli katkısıdır. Bu tezde elde edilen bulgular, terör propagandası içeriğinin
sınıflandırılması konusunda çeşitli algoritmaların etkinliğini ortaya koymuştur.

Abstract:
The aim of this thesis is to test different classification algorithms in detecting Turkish
posts containing terrorist organization propaganda on Twitter, to determine their success
levels, and to determine the most successful algorithm among them as a result of comparing
the data obtained from these algorithm results. 10,000 tweets were captured on Twitter, and
by applying different pre-processing steps, a final data set that could be used in the study
was created with 3,384 tweets. Gradient Boosting, Random Forest, Multinomial Naive
Bayes, Bernoulli Naive Bayes, CatBoost, SVM, Linear SVM algorithms were tested using
the Python programming language with the final data set manually labeled as Neutral,
Positive and Negative. Accuracy Rate, Precision, Recall and F1-Score metrics were
calculated as evaluation criteria. Within the scope of this thesis; The results obtained for the
algorithms tested in detecting Turkish posts containing terrorist organization propaganda on
Twitter were interpreted and their success rates were compared. As a result of the research,
the algorithm with the highest degree of accuracy was determined as "Linear SVM", which
provides a success rate of 86%. As far as is known, when we look at the studies carried out
in this field on the detection of terrorist propaganda, this study is a pioneering study in the
field of multiple classification in Turkish language, but the most important contribution of
the study is the data set created from scratch using real shares to be used in the research and
the classification on terrorist propaganda. The findings obtained in this thesis revealed the
effectiveness of various algorithms in classifying terrorist propaganda content.