Detection of misinformation related to pandemic diseases using machine learning techniques on social media platforms

COVİD-19 salgınının ortaya çıkışı beraberinde getirdi. Bu sadece küresel bir sağlık krizi değil, aynı zamanda bir bilgi salgınıdır. Sosyal medya platformlarında yanlış bilgiler hızla yayılıyor. İçeri Etkili yanlış bilgi tespitine yönelik acil ihtiyaca yanıt olarak, bu çalışma, makine öğreniminden yararlanan kapsamlı bir yaklaşım sunuyor ve topluluk yöntemleriyle sonuçlanan derin öğrenme teknikleri, Facebook ve Twitter'da COVID-19 ile ilgili yanlış bilgilerin yayılmasıyla mücadele etmek,Instagram ve YouTube. Kullanıcıyı içeren zengin bir veri kümesinden çizim yapın COVID-19 ile ilgili çeşitli konuları kapsayan bu platformlara ilişkin yorumlar tartışmalar, araştırmamız Destek Vektör Makinesi (SVM), Karar ağ ağacı, lojistik regresyon ve sinir ağlarının derinlemesine gerçekleştirilmesi Yorumların analizi ve sınıflandırılması iki kategoriye ayrılır: olumlu ve olumsuz bilgi. Yaklaşımımızın yeniliği finalde yatıyor Güçlü yönleri güçlendirmek için topluluk yöntemlerini kullandığımız aşama Çeşitli makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının kullanımı. bu topluluk Yaklaşım, modelin genel doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini önemli ölçüde artırır.yetenek. Deneysel sonuçlar metodolojimizin etkinliğini vurgulamaktadır. ile karşılaştırıldığında algılama performansında önemli gelişmeler sergiler.bireysel modeller. Topluluk öğrenimini uyguladıktan sonra Facebook verilerinin %91'i müstehcen, Instagram verilerinin %76'u, Twitter'ın %81'i veriler ve %93'i YouTube verileri için şeklinde bir sonuca varıyoruz. Sistemimiz yalnızca önlemeye yardımcı olmakla kalmıyor. COVİD-19 ile ilgili yanlış bilgilerin yayılmasını önlerken aynı zamanda Çeşitli bağlamlarda yanlış bilgilerin ele alınmasına yönelik daraltılmış çerçeve.sosyal medya platformları.