Çevrimiçi Sosyal Ağlarda Nefret Söylemi Tespiti için Yapay Zeka Temelli Algoritmaların Performans Değerlendirmesi

Abstract

Çevrimiçi sosyal medya araçlarının kullanımının artması Nefret Söylemi (NS) başta olmak üzere birçok sosyal ağ problemini beraberinde getirdi. Sosyal ağlarda hızla yayılan NS içeren yazı, resim, kışkırtıcı karikatür, tweet, post vb. iletiler ifade özgürlüğünün ötesine geçmektedir. Dahası bir olayı, rejimi, etnik kökeni, cinsiyet ayrımcılığını, krizi, gündemi vb. durumları hedef alan ve kontrolsüz bir şekilde yayılan bu içerikler insanlar arasında korku ve endişeye sebep olmaktadır. Bu problemlerin çözümü için çalışmada önerilen NS tespit sisteminin geliştirilmesi son derece kritiktir. Önerilen NS tespit sisteminde, sosyal ağlar üzerinde paylaşılan NS tweetlerin otomatik tespiti için yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi yöntemlerinden oluşan yapay zeka temelli algoritmalar kullanıldı. Çalışmanın ilk adımında seçilen veri seti üzerinde temel doğal dil işleme teknikleri uygulandı. Ardından, veri setinin temsili için kelime çantası (BoW), terim frekansı (TF) ve terim doküman matris (t-DM) gibi özellik çıkarım teknikleri gerçekleştirildi. Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, iki farklı Karar Ağacı ve Çok Katmanlı Algılayıcı olmak üzere beş farklı yapay zeka temelli algoritma ile NS tespit sistemi tamamlandı. Önerilen sistemin güvenilirliğini kanıtlamak için farklı eğitim ve test teknikleri kullanılarak performans değerlendirme metrikleri hesaplandı. Farklı test teknikleriyle en yüksek doğruluk değeri Karar Ağaçları ve Çok Katmanlı Algılayıcılar tarafından %80 olarak elde edildi. Önerilen NS tespit sistemine ait diğer tüm deney sonuçları tablo ve grafiklerle ayrıntılı bir şekilde Bölüm 4'de sunulmuştur. Ulaşılan umut verici sonuçlar birçok farklı sosyal ağ problemlerinin çözümü için önerilen otomatik tespit sisteminin kullanılabileceğini göstermektedir.