Siber zorbalığın tespiti için hibrit bir yaklaşım

Siber zorbalık 2000'li yılların başından beri dünyada yaygınlaşmaya başlayan ve yıllar geçtikçe modern toplumun büyük sorunlarından biri haline gelen bir baskı türü olmuştur. Sosyal medyanın yaygın kullanımı siber zorbalık verilerinin gün geçtikçe artmasına sebep olmuştur. Bulgular arttıkça veri miktarı artmış ve siber zorbalık tespiti için otomatize edilmiş yöntemler aranmaya başlamıştır. Literatürde makine öğrenmesi, doğal dil işleme, derin öğrenme ve öznitelik seçimi gibi birçok yöntem ile siber zorbalığın tespit edilebilmesi için çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışma son yıllarda bilgisayar bilimlerinde birçok problemin çözümünde büyük başarılar elde edilmesini sağlayan Genetik Algoritma(GA) ve doğadan esinlenilen sürü optimizasyon algoritmalarından biri olan Balina Optimizasyonu Algoritması'nın(BOA) hibrit bir şekilde öznitelik seçiminde kullanılmasının siber zorbalık verisinin sınıflandırılmasında etkili bir yöntem olabileceğini ortaya koyar. Çalışmada sunulan Genetik Balina Optimizasyonu tek başına GA ve BOA'dan doğruluk (accuracy) ve F1-Score bakımından daha iyi sonuç vermiştir.