11 Aralık 2024 Tez Açık Erişim

Turgut, Kadir

MARC21 XML

<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">
  <leader>00000nam##2200000uu#4500</leader>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Sosyal Medya</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Nefret Söylemi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Yapay Zeka</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="041" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">tur</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="909" ind1="C" ind2="O">
    <subfield code="o">oai:aperta.ulakbim.gov.tr:285831</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">&lt;p&gt;Sosyal medya &amp;uuml;zerindeki nefret s&amp;ouml;ylemi tespiti, insanlar ve topluluklar &amp;uuml;zerinde olumsuz etkileri &amp;ouml;nlemek ve bu t&amp;uuml;r i&amp;ccedil;erikleri kaldırmak i&amp;ccedil;in b&amp;uuml;y&amp;uuml;k &amp;ouml;neme sahiptir. Ancak nefret s&amp;ouml;ylemi tespiti, dilbilimsel ve k&amp;uuml;lt&amp;uuml;rel &amp;ccedil;eşitlilik nedeniyle karmaşık ve zorlu bir s&amp;uuml;re&amp;ccedil;tir. Bu nedenle, g&amp;uuml;&amp;ccedil;l&amp;uuml; ve etkili makine &amp;ouml;ğrenmesi algoritmaları geliştirmek &amp;ouml;nemlidir. Geleneksel y&amp;ouml;ntemlerle bu t&amp;uuml;r i&amp;ccedil;eriklerin tespiti zaman alıcı ve maliyetli olabileceğinden, yapay zeka temelli makine &amp;ouml;ğrenmesi algoritmalarının bu konuda b&amp;uuml;y&amp;uuml;k bir potansiyel taşıdığı belirtilmektedir.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Bu &amp;ccedil;alışmanın amacı, sosyal medyadaki nefret s&amp;ouml;ylemi i&amp;ccedil;eren yayınların tespitinde kullanılan yapay zeka temelli makine &amp;ouml;ğrenmesi algoritmalarının performansını değerlendirmektir. &amp;Ccedil;alışma, sosyal medya platformlarında nefret s&amp;ouml;ylemini tespit etme ve y&amp;ouml;netme sorununa odaklanmaktadır. Bu &amp;ccedil;alışmada, farklı algoritmaların performanslarını karşılaştıracak ve en uygun y&amp;ouml;ntemleri belirleyecektir. Ayrıca, veri k&amp;uuml;mesi ve &amp;ouml;zellik &amp;ccedil;ıkarımı y&amp;ouml;ntemlerinin algoritma performansı &amp;uuml;zerindeki etkileri analiz edilecektir. Algoritmalar genellikle doğal dil işleme tekniklerine dayanır ve metinlerdeki &amp;ouml;zellikleri &amp;ouml;ğrenerek nefret s&amp;ouml;ylemini tespit etmeye &amp;ccedil;alışır. Bu algoritmaların performansı, dil, k&amp;uuml;lt&amp;uuml;r, kullandıkları &amp;ouml;znitelikler ve eğitim veri k&amp;uuml;mesi gibi fakt&amp;ouml;rlere bağlı olarak değişebilir, bu nedenle kapsamlı bir analiz gereklidir. Araştırmada, nefret s&amp;ouml;ylemi tespitinde kullanılan algoritmaların performansı, veri k&amp;uuml;mesi ve &amp;ouml;zellik &amp;ccedil;ıkarımı y&amp;ouml;ntemleriyle karşılaştırılmıştır. Bu s&amp;uuml;re&amp;ccedil;te algoritmaların dil ve k&amp;uuml;lt&amp;uuml;rlerarası etkinliği, &amp;ouml;zellik se&amp;ccedil;imi ve temsilini, yanlış pozitif ve yanlış negatif oranlarını ve genel doğruluklarını analiz edilecektir.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Bu &amp;ccedil;alışma, algoritmaların yanlış pozitif ve yanlış negatif oranlarını d&amp;uuml;ş&amp;uuml;rmek i&amp;ccedil;in s&amp;uuml;rekli iyileştirme ve optimizasyon &amp;ccedil;alışmalarının &amp;ouml;nemini vurgulamaktadır. &amp;Ccedil;alışmada, algoritmaların dil ve k&amp;uuml;lt&amp;uuml;rlerarası etkinliği, &amp;ouml;zellik se&amp;ccedil;imi ve temsilini, yanlış pozitif ve yanlış negatif oranlarını ve genel doğruluklarını analiz edilecek ve bu analiz, nefret s&amp;ouml;ylemi tespiti i&amp;ccedil;in en uygun ve etkili y&amp;ouml;ntemleri belirlemeye yardımcı olacaktır.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Sonu&amp;ccedil; olarak bu &amp;ccedil;alışma nefret s&amp;ouml;yleminin yayılmasını &amp;ouml;nlemek ve sosyal medya ortamlarını daha g&amp;uuml;venli hale getirmek i&amp;ccedil;in &amp;ouml;nemli bir adım olarak g&amp;ouml;r&amp;uuml;lebilir.&lt;/p&gt;</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="980" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">publication</subfield>
    <subfield code="b">thesis</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="540" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Creative Commons Attribution Share-Alike</subfield>
    <subfield code="u">http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by-sa</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="773" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="i">isVersionOf</subfield>
    <subfield code="a">10.48623/aperta.285830</subfield>
    <subfield code="n">doi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="100" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="0">(orcid)0000-0002-8577-0500</subfield>
    <subfield code="a">Turgut, Kadir</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="856" ind1="4" ind2=" ">
    <subfield code="z">md5:8dc2fac8f41b08f7abeb1e9650ccf56a</subfield>
    <subfield code="s">1851960</subfield>
    <subfield code="u">https://aperta.ulakbim.gov.trrecord/285831/files/844774.pdf</subfield>
  </datafield>
  <controlfield tag="005">20250418093409.0</controlfield>
  <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">2024-12-11</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="024" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">10.48623/aperta.285831</subfield>
    <subfield code="2">doi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="542" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="l">open</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="245" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">SOSYAL MEDYADAKİ NEFRET SÖYLEMİ İÇEREN  YAYINLARIN TESPİTİNDE YAPAY ZEKA TEMELLİ MAKİNE  ÖĞRENMESİ ALGORİTMALARININ PERFORMANS  DEĞERLENDİRMESİ</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="502" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">İstanbul Gedik Üniversitesi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1="1" ind2="7">
    <subfield code="a">cc-by</subfield>
    <subfield code="2">opendefinition.org</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="700" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="0">(orcid)0000-0002-3886-802X</subfield>
    <subfield code="a">Yerden, Aytaç Uğur</subfield>
    <subfield code="4">ths</subfield>
  </datafield>
  <controlfield tag="001">285831</controlfield>
</record>