Akademik Veri Yönetim Sistemi
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sa.24, ss.328-334, 2021 (Hakemli Dergi)
Sosyal medya ağlarının sayısının ve kullanımının artması beraberinde nefret söylemi içeriklerinin de daha çok paylaşılması
problemini doğurmuştur. Gerek kamu otoriteleri gerekse sosyal medya ağlarının kendileri, artan nefret söylemiyle mücadele
kapsamında çeşitli politikalar üretmektedir. Kullanıcılar tarafından üretilen verinin hacminin oldukça büyük olması nedeniyle nefret
söylemi tespitinde otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Özellikle son yıllarda başta İngilizce olmak üzere birçok dil üzerinde
otomatik nefret söylemi çalışması yapılmış olmasına rağmen Türkçe üzerine kapsamlı bir çalışma henüz sunulmamıştır. Bu çalışma
bu ihtiyaca karşılık vermek amacıyla yapılmıştır. Farklı hedef gruplara dair anahtar kelimelerin geçtiği 1000 adet Türkçe tweet
toplanmış ve iki değerlendirici tarafından üç sınıflı (nefret söylemi, saldırgan ifade, hiçbiri) olarak ayrı ayrı etiketlenmiştir.
Oluşturulan Türkçe nefret söylemi veri seti sonraki çalışmalarda kullanılabilmesi için kamuya açık olarak paylaşılmıştır. Bu veri seti
üzerinde farklı özellik kümeleri ve farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak çeşitli testler gerçekleştirilmiştir. Üç sınıflı veri
seti üzerinde en yüksek performans %79,9 F-ölçüm değeri ile SMO (Sıralı Minimal Optimizasyon) algoritmasının kullanıldığı testte
elde edilmiştir. Türkçe nefret söylemi tespitinde daha başarılı sonuçlar almak için veri seti boyutunun artırılması gerekirken, sunulan
bu çalışmanın gelecekte yapılacak çalışmalara öncü niteliğinde olması beklenmektedir.