Mültecilere Yönelik Nefret Söyleminin Tespitinde Makine Öğrenmesi Modellerinin Kullanılması

Abstract

Sosyal medya kullanımının yaygınlaşması ile birlikte sosyal ağlar üzerinden çeşitli gruplara yönelik nefret söylemi gibi olumsuz paylaşımların kontrolsüzce yayılabildiği görülmektedir. Suriye İç Savaşı’nı takiben Türkiye’ye yaşanan göç, mültecilere yönelik nefret söylemini gündeme getirmiştir. Nefret söylemi, toplumsal huzurun sağlanabilmesi için önüne geçilmesi gereken önemli bir hastalık olarak betimlenmektedir. Nefret söyleminin tespiti konusunda Türkçe dilinde yapılan çalışmaların ve nefret söyleminin tespitinde kullanılabilecek kapsamlı bir veri setinin eksikliği göz önüne alınarak bu araştırmada sosyal ağlarda Türkçe dilinde yapılan paylaşımlarda mültecilere yönelik nefret söyleminin makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti üzerine çalışılmıştır. Lojistik regresyon (LR), Yapay Sinir Ağı (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM), Karar Ağaçları ve Rastgele Orman modelleri uygulanarak deneysel sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Rastgele Orman, YSA ve LR ile elde edilen performans değerlerinin DVM ve Karar Ağaçları modellerinden daha yüksek olduğu ortaya konmuştur.