Metaverse temelli cinsel taciz ve zorbalık risklerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması

Metaverse kavramı, sürükleyici deneyimler yaratmak için sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçekliği (AR) birleştiren bir sanal dünyalar ağını ifade etmektedir. Söz konusu kavram gerçek ve sanal dünyaların harmanlanmasını temsil etmekte ve internetin bir sonraki evrimi olarak kabul edilmektedir. Metaverse'ün gelişimi edebi eserlerden, oyunlardaki yeniliklerden ve sanal platformlardaki gelişmelerden etkilenmiştir. Sağlık, eğitim, finans ve oyun gibi sektörlerde popülerlik kazanan Metaverse'ün, finansal suçlar, veri hırsızlığı, cinsel taciz ve zorbalık gibi riskleri de beraberinde getirdiği görülmektedir. Kimlik doğrulama sistemleri ve kullanıcı eğitimi gibi önlemlerin bu risklerin azaltılmasına yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Fiziksel, psikolojik, sözlü, cinsel ve dijital biçimler de dahil olmak üzere taciz ve zorbalık, hem Metaverse hem de gerçek dünya ortamlarında bir endişe kaynağıdır. Dolayısıyla Metaverse platformlarında görülen cinsel taciz ve zorbalık risklerinin tespit edilmesi önemlidir. Bu çalışmada, bireylerin metaverse platformlarındaki cinsel taciz ve zorbalık olaylarına ilişkin bakış açılarının tahmini ve sınıflandırması amaçlanmış ve analiz kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. Veri seti, Aksaray Üniversitesi'ndeki ön lisans, lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerinden elde edilen anket yanıtlarından oluşmaktadır. Analizi değerlendirmek için çeşitli metrikler (doğruluk, kesinlik, hassasiyet vb.) kullanılmıştır. Bu kapsamda Lojistik Regresyon algoritmasının, tacizi bir sorun olarak gören öğrencileri belirlemede en yüksek doğruluğu (%86,27), AUC puanını (%90,51), kesinliği (%77,84) ve F1-skorunu (%80,98) gösterdiği görülmektedir.