Metaverse temelli cinsel taciz ve zorbalık risklerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması
| dc.contributor.advisor | Seçin, Zeliha | |
| dc.contributor.advisor | Adem, Kemal | |
| dc.contributor.author | Karakuş, Hatice Sena | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-26T11:16:53Z | |
| dc.date.available | 2024-09-26T11:16:53Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.submitted | 2024 | |
| dc.department | Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
| dc.description.abstract | Metaverse kavramı, sürükleyici deneyimler yaratmak için sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçekliği (AR) birleştiren bir sanal dünyalar ağını ifade etmektedir. Söz konusu kavram gerçek ve sanal dünyaların harmanlanmasını temsil etmekte ve internetin bir sonraki evrimi olarak kabul edilmektedir. Metaverse'ün gelişimi edebi eserlerden, oyunlardaki yeniliklerden ve sanal platformlardaki gelişmelerden etkilenmiştir. Sağlık, eğitim, finans ve oyun gibi sektörlerde popülerlik kazanan Metaverse'ün, finansal suçlar, veri hırsızlığı, cinsel taciz ve zorbalık gibi riskleri de beraberinde getirdiği görülmektedir. Kimlik doğrulama sistemleri ve kullanıcı eğitimi gibi önlemlerin bu risklerin azaltılmasına yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Fiziksel, psikolojik, sözlü, cinsel ve dijital biçimler de dahil olmak üzere taciz ve zorbalık, hem Metaverse hem de gerçek dünya ortamlarında bir endişe kaynağıdır. Dolayısıyla Metaverse platformlarında görülen cinsel taciz ve zorbalık risklerinin tespit edilmesi önemlidir. Bu çalışmada, bireylerin metaverse platformlarındaki cinsel taciz ve zorbalık olaylarına ilişkin bakış açılarının tahmini ve sınıflandırması amaçlanmış ve analiz kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. Veri seti, Aksaray Üniversitesi'ndeki ön lisans, lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerinden elde edilen anket yanıtlarından oluşmaktadır. Analizi değerlendirmek için çeşitli metrikler (doğruluk, kesinlik, hassasiyet vb.) kullanılmıştır. Bu kapsamda Lojistik Regresyon algoritmasının, tacizi bir sorun olarak gören öğrencileri belirlemede en yüksek doğruluğu (%86,27), AUC puanını (%90,51), kesinliği (%77,84) ve F1-skorunu (%80,98) gösterdiği görülmektedir. | |
| dc.description.abstract | The Metaverse is a network of virtual worlds that combine virtual reality (VR) and augmented reality (AR) to create immersive experiences. It represents the blending of real and virtual worlds and is considered the next evolution of the internet. The development of the Metaverse has been influenced by literary works, innovations in games and developments in virtual platforms. As the Metaverse gains popularity in sectors such as health, education, finance and gaming, it also brings risks such as financial crimes, data theft, sexual harassment and bullying. Measures such as authentication systems and user education can help mitigate these risks. Harassment and bullying, including physical, psychological, verbal, sexual and digital forms, is a concern in both Metaverse and real-world environments. It is therefore important to identify the risks of sexual harassment and bullying on Metaverse platforms. This study aims to predict and classify individuals' perspectives on sexual harassment and bullying incidents on Metaverse platforms, and machine learning methods were applied for the analysis. The dataset consists of survey responses obtained from associate, undergraduate, graduate and doctoral students at Aksaray University. Various metrics (accuracy, precision, sensitivity, etc.) were used to evaluate the analysis. In this context, the Logistic Regression algorithm demonstrated the highest accuracy (86.27%), AUC score (90.51%), precision (77.84%) and F1-score (80.98%) in identifying students who perceive harassment as a problem. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12451/12486 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Metaverse | |
| dc.subject | Cinsel Taciz | |
| dc.subject | Zorbalık | |
| dc.subject | Makine Öğrenmesi | |
| dc.subject | Metaverse | |
| dc.subject | Sexual Harassment | |
| dc.subject | Bullying | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.title | Metaverse temelli cinsel taciz ve zorbalık risklerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması | |
| dc.title.alternative | Classification of metaverse-based sexual harassment and bullying risks with machine learning algorithms | |
| dc.type | Master Thesis |
