Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak siber zorbalık tespiti

Abstract

Siber zorbalık genel olarak; bir bireyin veya grubun bilgi teknolojilerini ve araçlarını kullanarak diğer kişi veya gruplara yönelik kasıtlı biçimde gerçekleştirdiği aşağılama, iftira, dedikodu, taciz, tehdit, utandırma ve dışlama gibi rahatsızlık verici eylemleri ifade eder. Her geçen gün daha da artan bu eylemler, mağdurlarına büyük sıkıntılar yaşatmakta ve hatta bazı durumlarda intiharlarla sonuçlanmaktadır. Siber zorbalık eylemlerinin bir diğer acı tarafı, çok küçük yaşlardaki bireylerin de buna maruz kalması ve kendilerini savunacak bilinçte olmamalarıdır. Bu nedenle siber zorbalığın öncelikle gerçekleştirilmeden engellenmesi, gerçekleşmesi durumunda ise zorba kişinin/kişilerin hızlı bir şekilde tespit edilmesi ve bu kişiye/kişilere caydırıcı cezaların uygulanması gerekmektedir. Aksi halde bu eylemler daha da yayılarak önüne geçilemeyecek kitlesel sorunlara neden olabilir. Her ne kadar uluslararası alanda bazı ülkelerin veya sosyal medya platformlarının almış oldukları bazı tedbirler olsa da yeterli düzeyde sonuçlar vermemektedir. Bunun nedeni ise siber zorbalığın uygulama alanının çok geniş olması, siber zorbalık eyleminin ise, uygulayan kişi veya kişilerin karakteristiklerine bağlı olarak değişkenlik göstermesine bağlı olarak çok farklı şekillerde gerçekleşmesidir. Literatürde siber zorbalığın tespitine yönelik birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Ancak bu çalışma, derin öğrenme yöntemleri kullanarak sınıflandırmayı yüksek başarım ile ve mümkün olursa gerçek zamanlı analizler ile birlikte gerçekleştirmeyi hedeflemektedir.

Cyberbullying in general; It refers to unpleasant actions such as humiliation, slander, gossip, harassment, threat, embarrassment and exclusion that an individual or group deliberately performs against other people or groups using information technologies and tools. These actions, which are increasing day by day, cause great difficulties for their victims and even result in suicide in some cases. Another painful aspect of cyberbullying acts is that individuals at very young ages are also exposed to this and are not conscious enough to defend themselves. For this reason, cyberbullying should be prevented without before occuring it, and if it happens, the bully person (s) should be identified quickly and deterrent penalties should be applied to this person (s). Otherwise, these actions may spread further, causing mass problems that cannot be avoided. Although there are some measures taken by some countries or social media platforms in the international arena, it does not yield sufficient results. The reason for this is that the application area of cyberbullying is very wide, and the action of cyberbullying takes place in very different ways, depending on the characteristics of the person or persons implementing it. Many studies have been carried out in the literature for the detection of cyberbullying. However, this study aims to realize the classification by using deep learning methods with high performance and real-time analysis if possible.