AdaBoost Ensemble Learning on top of Naive Bayes Algorithm to Discriminate Fake and Genuine News from Social Media

Authors : Mehmet BOZUYLA

Pages : 459-462

Doi:10.31590/ejosat.1005577

View : 20 | Download : 11

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Sosyal medya kullanımında sürekli bir artış yaşanmakta ve kullanıcılar arasında büyük bir etkileşim gerçekleşmektedir. Bu bağlamda yalan haber sirkülasyonu veya yayılımı, sosyal medya kullanıcıları için çeşitli açılardan gerçek bir tehdit haline gelmektedir. Yalan haber, yanıltıcı bilgilerin doğru haber gibi sunulması olarak tanımlanmaktadır. Bu görüşe göre, sahte haber, bir çıkar elde etmek için kamuoyunu manipüle etmeyi amaçlayan uydurma haberlerdir. Örneğin, tıklama tuzakları yoluyla kâr elde etmek için okuyucu sayısını artırmak böyle bir amaçtır. Sosyal medya kullanıcıları, ziyaretçi sayısını artırmak için dikkat çekici başlıklar veya web bağlantıları aracılığıyla manipüle edilmektedir. Bu nedenle, sosyal medya kullanıcıları tarafından yanlışlıkla web trafiğini filtrelemek için otomatik bir sahte haber tanımlama modeli kullanılabilir. Bu amaçla literatürde sahte haber problemine çözüm olarak makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Makine öğrenimi literatüründe, temel modellerin performansını geliştirmek kritik öneme sahiptir. Topluluk öğrenimi, model performansını artırmanın temel çözümlerinden biridir. Bu çalışmada, önce bir dizi temel makine öğrenmesi algoritması oluşturulmuş ve bu algoritmalar sahte haber tanımlama yetenekleri bağlamında test edilmiştir. Daha sonra elde edilen sonuçları daha da geliştirmek için topluluk öğrenme stratejisi kullanılmıştır. Diğer bir ifade ile %96.74 doğrulukla en iyi sahte haber tahmincisi olarak Naïve Bayes Multinomial sınıflandırıcısını elde edilmiştir. Daha sonra bir AdaBoost topluluğu öğrenme stratejisi uygulanarak bu tahmin yeteneği daha da geliştirilmiş ve başarım %98,2'ye çıkarılmıştır.
Keywords : Sahte Haber Tespiti, Topluluk Öğrenmesi, Makine Öğrenmesi, Metin Madenciliği, Sosyal Medya