Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi
Yazarlar: Mesut TOĞAÇAR, Kamil Abdullah EŞİDİR, Burhan ERGEN
Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
DOI:10.38016/jista.950713
Anahtar Kelimeler:Doğal Dil İşleme,Yapay Zekâ,Sahte Haber,Derin Öğrenme,Haber Sınıflandırma
Özet: Sahte haber, bilinçli veya bilinçsiz bir şekilde çeşitli iletişim kanallarını kullanarak yayılan ve hiç bir gerçeklik payı olmayan uydurma haberlerdir. Günümüzde kitleler çoğu haberleri dijital ve sosyal medya üzerinden alıyorlar. Haberlerin hızlı bir şekilde kitlelere aktarabildiği bu tür iletişim ortamlarında çoğu zaman bu haberlerin doğruluğu suiistimal edinilebiliyor. Kökeni bilinmeyen haberler dezenformasyon veya yanlış bilgilendirme yapılarak toplumlarda ciddi sorunlar oluşturabilmektedir. Özellikle internet ortamında bilgi kirliliğine maruz kalan sahte haberler çok hızlı bir şekilde topluma etkisini gösterebilmektedir. Dijital ortamlarda bu tür problemlerin önüne geçilebilmesi için haberlerin doğruluğunu kavrayabilen ve hızlı bir şekilde teyit eden yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım bu çalışmada önerilmektedir. Ayrıca, yapay zekânın bir alt dalı olan Doğal Dil İşleme (DDİ) yöntemi ile erişime açık veri setini kullanarak haberlerin gerçek veya sahte olduğunu tespit eden sınıflandırma analizi gerçekleştirildi. Veri seti, 6335 haber başlığı ve içerikten oluşmaktadır. Bu haberlerin 3171'i gerçek haber niteliği taşırken; 3164'ü ise sahte haber niteliği taşımaktadır. Çalışmanın analizinde DDİ yöntemi ile birlikte Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) modeli kullanıldı ve veri setinin eğitimi bu model sayesinde gerçekleştirildi. Sonuç olarak, bu çalışmada eğitim verilerinden elde edilen genel doğruluk başarısı % 99,83 idi ve test verilerinden elde edilen genel doğruluk başarısı % 91,48 idi. Bu sonuçlar bize gösteriyor ki gelecekte düşünmeyi planladığımız benzeri çalışmalara umut verici olmuştur.