Sosyal medyada sanal zorbalığın tespiti

Siber zorbalık, tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de büyüyen bir sorundur. Şimdiye kadar elde edilen bulgulara göre, Türkiye'de sosyal medya kullananların siber zorbalığa maruz kalma olasılığı %20'i aşmıştır. Siber zorbalık tespiti İngilizcede çok olmasına rağmen Azerbaycan dili ve Türkçede çok az araştırma bulunmaktadır. Bu sorunu ortadan kaldırmak ve tespit etmek için genellikle makine öğrenimi kullanılmaktadır. Bu çalışmamızda, Azerbaycan dili ve Türkçe metinler üzerinde yapılmış siber zorbalıkları tespit etmek için farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmamız, toplam 4400 adet Azerbaycan dili ve Türkçe yazılmış ve sosyal medyadan toplanan cümlelerden oluşan bir veri seti üzerinde makine öğrenimi teknikleri kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırıcıların performansını değerlendirmek için kesinlik (precision), doğruluk (accuracy), duyarlılık (recall) ve F1-skor kullanılmıştır. Çalışmada, kullanılan iki farklı veri setini de ele aldığımızda Türkçe veri setine göre CountVectorizer için %85.98 doğruluk ve %96.94 F1-skor ile Linear SVM modeli en yüksek sonuçlar vermiştir. Yine aynı model ve veri seti ile Tf-IdfVectorizer için en yüksek %85.77 doğruluk ve %97.85 F1-skor sonuçlarına ulaşılmıştır.