Akademik Veri Yönetim Sistemi
Zeki sistemler teori ve uygulamaları dergisi (Online), cilt.8, sa.2, ss.115-129, 2025 (Hakemli Dergi)
Ülkemizde kadına yönelik fiziksel ve duygusal şiddet her geçen gün
artmaktadır. Fakat bu artışı engelleyici mekanizmaların üretim ve
geliştirilmesi aynı hızı yakalayamamaktadır. Gelişen yapay zekâ
teknolojisinden faydalanarak kadına yönelik şiddetin önüne geçebilmek
için atılabilecek ilk adımlardan biri, sosyal medya paylaşımlarından
kadına yönelik şiddeti olumlayıp destekleyenleri tespit edip, bu
kişileri sosyal medya mecralarından engellemektir. Bu makale, bahsedilen
ilk adımın atılması amacıyla Türkçe sosyal medya paylaşımları üzerine
gerçekleştirilmiş bir doğal dil işleme (DDİ) çalışmasını anlatmaktadır.
Öncelikle Türkiye’de geçmiş yıllardan beri halen yaygın olarak
kullanılan bir sosyal medya forumu veri kaynağı olarak seçilmiş,
sonrasında ise kadına yönelik şiddet olumlaması içeren beşten fazla
sayıdaki başlık altındaki paylaşımlar toplanıp işaretlenerek yeni bir
Türkçe veri seti oluşturulmuştur. Veri seti farklı yöntemlerle analiz
edildikten sonra, DDİ literatüründe sık kullanılan öznitelik çıkarma
yöntemleriyle paylaşımlar modellenip kelime çantası, Random Forest,
Gradient Boosting gibi çeşitli makine öğrenmesi yöntemleriyle şiddet
olumlaması tespiti deneyleri gerçekleştirilmiştir. Bulgulara göre sosyal
medya ortamlarında kadına yönelik şiddet içeren paylaşım sayılarının,
kadınları savunan paylaşımlardan daha az olduğu tespit edilmiş, var olan
şiddet paylaşımlarının da psikolojik şiddet ve aşağılama gibi
içeriklerden oluştuğu görülmüştür. Model değerlendirme sürecinde
hassasiyet, geri çağırma, F1 ve AUC (Area Under Curve) metrikleri
kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, kadına yönelik şiddet
içerikli paylaşımların %76 AUC ve %77 geri çağırma oranlarıyla tespit
edilebildiği ortaya çıkmıştır. Bu bulgular, sosyal medyada kadına
yönelik şiddet içeren paylaşımların otomatik tespit edilip engellenmesi
gibi hassas çözümlerin ülkemizde uygulanabilirliğini göstermiştir.