Fact extraction and verification pipeline for COVID-19 related user posts in social media
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ORKUN TEMİZ
Danışman: Tuğba Taşkaya Temizel
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde sosyal medya, çevrimiçi bilgi tüketmek ve paylaşmak için yaygın bir platform haline geldi. Sosyal medya tarafından kolay ve hızlı bir şekilde paylaşılan büyük miktardaki bilgi, doğrulama talebini artırdı.Yanlış bilgi sadece kişi ve kuruluşların itibarını değil, toplumu da tehdit etmektedir. COVID-19 pandemisi patlak verdiğinde halk sağlığını ve toplumu tehdit eden yanlış bilgilendirme konusundaki endişeler de önemli ölçüde artmıştır. Bu tezde, COVID-19 ile ilgili kullanıcı gönderileri için bunları tıbbi makalelere karşı değerlendiren yeni bir sıfırdan gerçek çıkarma ve doğrulama hattı önerildi. İşlem hattı, kullanıcı gönderilerinin ön işlemesini, talep çıkarma, belge alma, kanıt seçimi ve karar atama bileşenlerini içerir. Önerilen model hattı sadece iddiayı etiketlemekle kalmamakta, aynı zamanda iddiaya ilişkin model hattından çıkarılan ilgili kanıt setini de sunup bu iddia hakkında toplum için yorumlanabilir sonuçlar da vermektedir. Ayrıca önerilen model hattının, literatürdeki çok sayıda denetimli çalışmanın aksine önceden etiketlenmiş gönderileri görmesine gerek yoktur ve mevcut modellerin sıfır atış yeteneklerini kullanmaktadır. Ham kullanıcı gönderilerini (CoAID) ve sosyal medyadan toplanan söylentileri (COVID-19 Rumors Dataset) içeren veri setleri kullanılarak sınıflandırma konusunda son teknoloji denetimli tekniklerle karşılaştırma yapıldığında eşit ve istikrarlı performans elde edilmektedir. Öte yandan, ortaya çıkan yeni yanlış bilgilendirme konularını tespit etmede önerilen model karşılaştırılan modellere nazaran üstün performans elde etmektedir.