Yapay zeka optimizasyon algoritması temelli aldatma ve söylenti tespit yöntemi

Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte bilgiye olan erişim yöntemleri de değişmiştir. Geleneksel bilgiye erişim araçlarından olan TV, radyo, gazete, dergi gibi araçlar yerini sosyal ağlara bırakmıştır. Bilgiye erişim yönteminin değişmesindeki temel faktörler arasında sosyal ağların ucuz olması, geleneksel yöntemlere göre daha hızlı erişilmesi ve internetin olduğu her yerden rahat bir şekilde ulaşılması başlıca nedenleridir. Sosyal ağların veya sosyal medyanın bu kadar çok avantajına rağmen geleneksel yöntemlere göre dezavantajlı olduğu konu ise bilginin doğruluğudur. Sosyal medyada bilgi o kadar çabuk yayılır ki ya yayılırken insanlar bilgiyi istemsizce değiştirmekte (söylenti olayı) ya da bilgi kasıtlı bir şekilde belirli bir veya bir takım amaçlar için yanlış servis edilmektedir (aldatma olayı). Bilginin bu şekilde dağıtılmasının ticari, politik, ekonomik gibi birçok nedeni olabilir. Hem söylenti hem de aldatma amaçlı olan yanlış içerikli bilgi hem bilgiyi edinen kişiyi hem de toplumu olumsuz yönde etkiler. Sosyal ağlardaki aldatma ve söylenti içerikli bilginin tespit edilmesi son derece önemlidir. Bu tezde sosyal ağ problemlerinden olan Söylenti Tespit Problemi ve Aldatma Tespit Problemi bir optimizasyon problemi olarak ele alınmıştır. Optimizasyon çalışması sırasında üçü ilk defa bu tezde önerilen yeni kaotik optimizasyon algoritmaları olmak üzere beş adet metasezgisel optimizasyon algoritması kullanılmış ve literatürde kullanılan yedi adet denetimli yapay zekâ algoritması ile aldatma tespiti ve söylenti tespiti sonuçları karşılaştırılmıştır. Problemlerin çözümü noktasında önermiş olduğumuz yöntem çok yeni olmasına rağmen, umut verici sonuçlar elde edilmiştir.