Sosyal medya platformlarında yapay zeka ve makine öğrenim tekniklerini kullanarak, doğal dil işleme ile hakaret içeren cümle tespiti ve duygu analizinin ölçülmesi
Using artificial i̇ntelligence and machine learning techniques on social media platforms, natural language processing and detection of i̇nsulting sentences and measuring sentiment analysis
Yazar: CAN BERK ÇELİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ŞAHİN
Nişantaşı Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Sosyal medya platformları yaygın olduğu andan itibaren devamlı olarak ilgi odağı olmuştur. Özellikle ülkemizde yaşanan her olay anında sosyal medya platformlarına düşmüş ve bu platformlar sayesinde insanların bilgilenmiş olup, bilgilendiği yerlerden de paylaşımlar yapıyor duruma gelmiştir. Aynı zamanda gerekli platformlara da yorum yapabilme durumları da doğmuştur. Bizleri ilgilendiren kısımda aslında yapılan yorum kısımları çünkü yapılan paylaşımlar sonucu insanlar bu paylaşımı iyi şekilde aktardığı gibi kötü şekilde yani manipüle edip aktarabilir. Burada bizim için önemli olan kısım yapılan yorumları tespit edip, bu yorumlardan hakaret içerikli cümleleri ayıklamak ve sonucunda ise insanlarda değişen duygu analizini belirlemek olacaktır. Sosyal medyada kullanılan, popüler platformların başında gelen twitter platformu üzerinden çalışma yapmayı hedeflemekteyiz. Ayrıca bununla beraber son yıllarda teknolojik gelişmeler ve insanların teknolojik cihazlara erişimleri hızla artmıştır. Özellikle yapay zeka teknolojilerinin kullanılması açısından hızlı bir gelişim olmuş ve sosyal medyada üye olan kullanıcı sayısı artmış. Bu durumla birlikte akıllı telefon, tablet gibi elektronik ürünleri kullanan insan sayısı da hızla yükselmiştir. Bu teknolojik cihazlarla geçirilen zaman arttıkça, sosyal medya platformlarında geçirilen zaman çoğalmış olup, istatistiklere göre daha da çok artmıştır. Hatta birçok insan bu platform üzerinden para kazanmaktadır. Bu platformların başında da twitter, facebook, instagram ve tiktok gibi sosyal medya platformları gelmektedir. Bu alanlarda yapılan görsel ve metinsel paylaşımlar insanlar arasında hızla yayılmakta ve birçok kişiyi etkisi altına almaktadır. Bu kapsamda yapay zeka makine öğrenim teknikleri kullanarak, görüntü işleme ve doğal dil işleme faaliyetleri artmıştır. Şimdi dünyanın bir ucunda gelişen gelişmelerden haberdar olduğumuz gibi yanı başımızda gerçek dışı bilgilere de maruz kalmaktayız. Sosyal medya platformları tek yönlü olmayıp yorum, beğeni, paylaş gibi dinamik bir yapı haline gelmiştir. Yapay zeka ve makine öğrenim tekniklerini kullanarak kullanıcıların duygu düşünce analizi ya da hakaret içeren, saldırgan ve herhangi bir tepkisi olmayan ya da olumlu yorumların tespit edilmesini hedefleyip, doğan ihtiyaçları gidermeye çalışmaktayım. Bunun haricinde zamanla daha da iyi duruma gelecektir. Yapılan tez çalışmasında, twitter üzerinde etiketlenmiş veri setini ve belli sınıflandırma algoritmaların kullanarak, tahmin edilmesi ön görülmektedir. Hangi algoritmayı kullanmak, tez çalışması kapsamında uygundur? Şeklindeki soruları tespit etmek için çalışma yapılması hedeflenmektedir. Aynı zamanda veri seti üzerinde doğruluk skorlarını kullanılacaktır. Bu bağlamda algoritmalarda kullanılan modellere göre doğruluk skorlarının belirlenmesi hedeflenmektedir.

Abstract:
Social media platforms have been the focus of attention ever since they became widespread. Especially, every event in our country has instantly fallen onto social media platforms, and thanks to these platforms, people have been informed and they have been sharing from the places where they are informed. At the same time, it is possible to comment on the necessary platforms. The part that interests us is actually the comment sections, because as a result of the sharing, people can transfer this share in a good way as well as in a bad way, that is, they can manipulate and transfer it. Here, the important part for us will be to identify the comments made, to extract the insulting sentences from these comments, and to determine the changing sentiment analysis in people as a result. We aim to work on the twitter platform, which is one of the most popular platforms used in social media. Also, however In recent years, technological developments and people's access to technological devices have increased rapidly. Especially in terms of the use of artificial intelligence technologies, there has been a rapid development and the number of users on social media has increased. Along with this situation, the number of people using electronic products such as smart phones and tablets has increased rapidly. As the time spent with these technological devices has increased, the time spent on social media platforms has increased and has increased even more according to statistics. Many people even make money on this platform. At the beginning of these platforms are social media platforms such as twitter, facebook, instagram and tiktok. Visual and textual sharings in these areas spread rapidly among people and affect many people. In this context, image processing and natural language processing activities have increased by using artificial intelligence machine learning techniques. As we are aware of the developments in one end of the world, we are also exposed to unrealistic information right next to us. Social media platforms are not one-sided but have become a dynamic structure such as comments, likes and shares. By using artificial intelligence and machine learning techniques, I aim to identify users' sentimental analysis or offensive, offensive and unresponsive or positive comments, and try to meet the arising needs. Other than that, it will get better over time. In the thesis study, it is predicted to be estimated by using the tagged data set on Twitter and certain classification algorithms. Which algorithm is suitable for the thesis study? It is aimed to carry out a study to determine the questions in the form. At the same time, accuracy scores will be used on the data set. In this context, it is aimed to determine the accuracy scores according to the models used in the algorithms.