Türkçe Twitter verileri üzerinde güvenilirlik skorlama ile sahte haber tespiti
Fake news detection with credibility scoring on Turkish Twitter data
- Tez No: 824843
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, internet üzerindeki veri yığını özellikle sosyal medya aracılığıyla hızla büyümektedir. Bu veri yığını, kullanıcılar tarafından kasıtlı veya kasıtsız bir şekilde paylaşılan ve doğruluğu ile güvenilirliği sorgulanması gereken bilgilerle doludur. Özellikle yanlış bilginin tekrarlandığında insanların inançlarını çarpıtabileceği gerçeği göz önünde bulundurulduğunda, sosyal mecralarda karşılaşılan bu tekrarlı ve tehlikeli haberlerin önüne geçmeye yönelik yapılan çalışmaların büyük önemi ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, Twitter veri setindeki tweetlerin güvenilirlik skorlaması yapmak amacıyla denetimsiz makine öğrenmesi kullanılarak sahte haberlerin tespiti yapılmıştır. Türkçe Twitter haber veri setinin bir kısmı, önceden belirlenmiş kullanıcılar tarafından atılmış tweetler toplanarak manuel bir şekilde etiketlenmiştir. Daha sonra K-Means modeli eğitilerek, manuel olarak etiketlenmiş verilerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, modelin F1 skoru olarak 0.33 başarı elde etmiştir. Bu sonuçlar, modelin sosyal medya platformlarında yanlış bilgi tespitinde potansiyel bir etkinlik gösterdiğini ve kullanıcıları yanıltıcı içeriklerden korumada önemli bir adım olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In today's world, the data on the internet is rapidly growing, especially through social media. This data is filled with information shared by users, intentionally or unintentionally, that needs to be questioned for its accuracy and reliability. Particularly, considering the fact that misinformation can distort people's beliefs when repeated, the importance of efforts to combat repetitive and dangerous news encountered on social platforms becomes evident. In this study, unsupervised machine learning is employed to perform credibility scoring on tweets from the Twitter dataset. A portion of the Turkish Twitter news dataset is manually labeled by collecting tweets from pre-determined users. Subsequently, the K Means model is trained and compared with the manually labeled data. The results show that the model achieved an F1 score of 0.33, indicating its potential effectiveness in detecting false information on social media platforms and representing a significant step towards safeguarding users from misleading content.
Benzer Tezler
- Y kuşağının sosyal medya kullanım seviyeleri ile farklılıkları kabul değerleri üzerine bir araştırma
A research on the social media usage levels of generation Y and the differences of the acceptance values
ÇAĞDAŞ DÖĞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
GazetecilikÜsküdar ÜniversitesiYeni Medya ve Gazetecilik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLİN TUTGUN ÜNAL
- Kurumsal güven ve sadakat arasındaki ilişkide davranışsal niyet ve sosyal medya kullanımının aracı rolü
The mediating role of behavioral intention and social media use in the relationship between corporate trust and loyalty
MELİS GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sağlık YönetimiMersin ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SABAHATTİN TEKİNGÜNDÜZ
- Darbe yöneticilerinin sosyal medyada meşruiyet inşası: 2023 darbesinde Nijer örneği
The construction of legitimacy by coup regimes on social media: The case of the 2023 coup in Niger
OUMAROU MAMANE BALLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Halkla İlişkilerPamukkale ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN ÇALIŞKAN
- Bilinçli tüketim, işbirlikçi tüketim ve gönüllü sadelik: Sürdürülebilir tüketim ve bir uygulama
Mindful consumption, collaborative consumption and voluntary simplicity: Sustainable consumption and a research
SAMET SÖYLEMEZ
- Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrencilerinin akıllı telefon bağımlılık düzeylerinin belirlenmesi
Identifting the cell phone addiction levels among Ankara Yildirim Beyazit University Medical school students
MUHAMMED HARUN ÜNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Aile HekimliğiYıldırım Beyazıt ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
UZMAN İREP KARATAŞ ERAY