Detection of organized behaviours on Twitter

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ERDEM BEĞENİLMİŞ

Danışman: SUSAN MICHELE ÜSKÜDARLI

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde mikroblog platformları bilgi, düşünce, duygu paylaşımı dahil bir çok konuda kullanılmaktadır. Bu platformların içerisinde, 320 milyon kullanıcısı (Nisan 2017) ile Twitter başı çekmektedir. Twitter'ın mikroblog platformları arasındaki bu durumu, onu organize aktivitelerin kullanılması ve bu yollarla kullanıcılara doğru olmayan bilgilerin iletilmesi konusunda cazip kılmakta. Twitter'ın günümüzdeki kullanımına bakıldığında, organize davranışların seçim kampanyaları (Amerika Birleşik Devletleri 2016 Başkanlık Seçimi), doğal afetler (2010 Haiti Depremi), direniş hareketleri (2011 Arap Baharı) gibi bir çok konularda karşımıza çıktığını görmekteyiz. Bunlara ek olarak, son zamanlarda Twitter'da Sahte Haberler yayması için kullanıcıların istihdam edildiklerini, ve otomatik botların kullandıklarını görmekteyiz. Bu durum, sosyal medya kullanıcıları arasındaki güven ilişkisini zedeleyebilmekte, ve toplumun doğru olmayan haberler doğrultusunda manipülatif yönlendirimine olanak vermektedir. Bu bilgiler ışığında, Twitter'daki tweet atma davranışlarını ``organize'' ve ``organik'' olarak iki ayrı kategoride değerlendirilebilmekte. Bu tez, bir tweet kümesindeki davranışların ``organize'' veya ``organik'' olduğunu anlayabilen, otomatik olarak kullanılabilecek bir sınıflandırma modeli sunmaktadır. Yapılan çalışmalarda 200 milyon tweet analiz edilmiştir. İlgili tweet set'lerin hepsi ingilizcedir ve çoğunluğu Amerika Birleşik Devletleri kullanıcıları tarafından atılmıştır. Model'i üretmek için kullanılan eğitim seti her biri 299 parametreden oluşan toplam da 800 kaydın olduğu bir eğitim setinden üretilmiştir. Kullanılan algoritmalar arasında, en iyi sonucu ``Random Forest'' algoritması \%98 f-skoru ve doğrulukla vermiştir.