Sahte haberlerin derin öğrenme ve makine öğrenmesi ile tespiti

Yaşadığımız çağda, özellikle teknoloji ve sosyal medyanın yükselişinden bu yana, sahte haberler bir toplum sorunu haline geldi. Haberlerin tarih boyunca toplum üzerinde etkisi olmuştur. Online platformların en büyük iletişim araçlarından biri olduğu günümüzde haberlerede çoğunlukla internet üzerinden erişiyoruz. Doğru bilgi kaynağına erişemediğimiz zaman ise birey, toplum hatta ülkeler için ciddi sorunlara yol açan problemler oluşuyor. Artık sahte haberlerin bazı durumlarda gerçek bilgilerden daha fazla ve daha hızlı yayıldığını görüyoruz.Teknolojinin gelişmesiyle bilginin kolay erişebilirliği birçok problemi de birlikte getirdi. Sahte haberler masum bir bilgi yanlışlarından çok toplumu yönlendirmek, toplum mühendisliği yapmak için kullanılır oldu. Günümüzde toplumsal hareketlere yön veren, insanları yanlış kararlar almaya yönlendiren, siyasi ve ekonomik olaylara etki eden bir sahte haber kavramı ile karşı karşıyayız. Yaşanılan olaylar bize büyük veri işleme , sosyal medya veri analizi gibi konularda çalışmalar yapılması gerektiğini gösteriyor. Bu çalışmada ekonomiyi, sosyolojiyi, siyaseti değiştirebilen sahte uydurma veya kurgulanmış içerikler daha genel bir başlık olan sahte haberler kullanıldı. Çeşitli kaynaklardan oluşan farklı veri setleri kullanıldı. Sahte haberlerin tespitini amaçlayan bu çalışmada hem machine learning hem de deep learning yöntemleri kullanıldı. Kullanılan farklı yapay zeka yöntemlerinin sahte haber tespiti üzerindeki performansını değerlendiriyorum. NLP, LSTM ve geleneksel makine öğrenimi yöntemleriyle karşılaştırıyorum.Yapılan deneylerde NLP, LSTM, Derin öğrenme tabanlı sınıflayıcılar ise geleneksel sınıflayıcılardan olan Naive Bayes, Random Forest classifier, SGD classifier, K-neighborhood classifier, Logistic Regression ile kıyaslanmış sonuçlarda derin öğrenme yöntemleri başarı ölçütlerinin çoğunda daha yüksek sınıflama başarısına sahip olmuştur.Büyük veri işleme, internet haberleri, sosyal medya veri analizi gibi konularda yapılması çok fazla çalışma yapılması gerektiği gerçeği ile bu tezin önemli bir sorun olan sahte haberler konusunda daha etkili çözümler üretilebilmesi için yarar sağlaması beklenmektedir.