Geri Dön

A framework for understanding and detecting harassment in socialVR

Sosyal sanal gerçeklikte tacizi anlamaya ve saptamaya dair bir çerçeve

  1. Tez No: 497914
  2. Yazar: LANCE GORDON POWELL
  3. Danışmanlar: DOÇ. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sosyoloji, Sociology
  6. Anahtar Kelimeler: Cinsel taciz, Görsel iletişim, Sanal gerçeklik, Sanal ortamlar, Sosyal gerçeklik, Sosyal iletişim, Taciz, Sexual harassment, Visual communication, Virtual reality, Virtual environments, Social realizm, Social communication, Harassment
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sosyal Sanal Gerçeklik (SG), kapsayıcı görsel-işitsel çevreyle deneyimlenen, simetrik iletişim aracıdır. Sosyal SG, sözel etkileşime fırsat tanıyan ve kısıtlı da olsa, avatarlar aracılığıyla fiziksel etkileşimin kurulabildiği ortamlardır. Bu araştırmada, Sosyal SG kullanıcıları arasındaki söylem, nitel analiz yöntemiyle incelenerek, taciz örnekleri ve bunların gerçekleşme örüntüleri sunulmuştur. Bulunan bulgular ve örüntüler, güncel taciz problemini nasıl anlamamız gerektiğine de yardımcı olmaktadır. Bu doğrultuda, tacize yönelik kullanıcı ve çevre alışkanlıklarını tanıma metodlarına dair tartışmalar sunulmuştur. Nitel veri ve sosyal medyada taciz literatüründeki bilgiler ışığında, Doğal Dil İşleme kullanılarak konuşmalar, içerdikleri sözcüksel ya da yapısal taciz unsurlarına göre sınıflandırılmıştır. Bu ilk adım, Sosyal SG platformları tarafından uygulandığında, kullanıcılar arasındaki tacizi engelleme konusunda etkili bir araç olabilir. Bu araştırma, aynı zamanda Kıvrımlı Nöral Ağlar (KNA) ile Sosyal SG'de üretilen üç boyutlu bayağı görsel unsurları sınıflandırmak için de bir metod sunar. KNA kullanılarak, istenmeyen imajları test aşamasında %78 tutarlılık oranıyla ayıklamak için kullanılabilecek bir sınıflandırma modeli üretilmiştir. Bu çerçeve, daha ileri çalışmaları yürütebilmek için verilerin nasıl toplanması gerektiğine ve taciz içeren içerikleri diğerlerinden ayırmayı kolaylaştıran tasarım yöntemlerine dair öneriler de içerir.

Özet (Çeviri)

SocialVR, as experienced in immersive audiovisual environments, is a symmetrical communication medium that allows for both verbal interaction, and limited physical interaction through first-person avatars. Through a qualitative analysis of discourse among SocialVR users, this research finds examples of harassment and evidence for patterns in that harassment, advancing how we understand the current problem. In response, methods of recognizing user and environmental trends towards harassment are discussed. Informed by the qualitative data and literature on harassment in social media, natural language processing is used to classify speech as being harassment according to lexical and structural elements. When implemented by SocialVR platforms, this initial step can be added to and altered, making it an effective tool for preventing abuse among users. This research also provides a method for using convolutional neural networks to classify three-dimensional, vulgar imagery that is produced in SocialVR, narrowly targeting the most common forms of vulgarity. Using a CNN, a classification model is made, which can be used to remove unwanted images with 78% accuracy at testing. This framework includes recommendations on how data should be collected going forward, how data should be used, and the design considerations that should be made for both harassing and non-harassing alike.

Benzer Tezler

  1. Interpretation models for prostate lesion: Detecting, explaining and understanding

    Prostat lezyonları için yorumlama modelleri: Tespit, açıklama ve anlama

    MEHMET AKİF GÜLÜM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of Louısvılle

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMED KANTARDZIC

  2. Design and implementation of an AI competency module for prospective teachers: A mixed-methods study

    Öğretmen adayları için yapay zeka yetkinlik modülünün tasarımı ve uygulanması: Karma yöntemli bir çalışma

    BERSU ANSEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Eğitim ve ÖğretimBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUTLU ŞEN AKBULUT

  3. Challenges of implementing lean construction through performance measurement and benchmarking for competitive strategies: A North Cyprus perspective

    Rekabet stratejileri için performans ölçümü ve kıyaslama yoluyla yalın inşaatı uygulamanın zorlukları: Bir Kuzey Kıbrıs perspektifi

    GÖZDE BAŞAK ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    İnşaat MühendisliğiEuropean Unıversıty Of Lefke

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM YİTMEN

  4. Katılım endeksindeki hisse senetleri ve bu hisseleri içeren yatırım fonları için arındırma işlemi: Türkiye için yeni bir model önerisi

    Purification process for stocks in the participation index and investment funds containing these stocks: A new model proposal for Türkiye

    SAFA ELÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    İslam İktisadı ve Finansı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SARAÇ

  5. Mil-Std 1553 tabanlı sistemler için yeni bir saldırı tespiti yaklaşımı

    A new intrusion detection approach for Mil-Std 1553 based systems

    YUNUS EMRE ÇİLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR