Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Selami Baltacı
Danışman: EMEL PARLAR DAL
Özet:Sosyal medyada biriken büyük miktarda verinin analiz edilerek istihbarat üretilmesi sonucunda Sosyal Medya İstihbaratı (Social Media Intelligence - SOCMINT) adı verilen yeni bir istihbarat türü ortaya çıkmıştır. SOCMINT sayesinde suçlu profilleri, suçun işleneceğine dair göstergeler, suça ve köktenciliğe sevk eden motivasyonlar arasındaki karmaşık ilişkiler ortaya çıkarılabilmekte, işlenecek bir suç önceden tespit edilebilmekte ya da işlenmiş bir suç hakkında ipuçları elde edilebilmektedir. Bu eşsiz veri kaynağından güvenlik amacıyla yararlanmanın birçok zorlukları da vardır. Farklı dillerde yazılmış mesajlar, aldatma amacıyla yazılmış gerçek dışı mesajlar, daha büyük kitleler tarafından okunması için yazılmış abartılı ve ilgisiz cümleler analizde karşılaşılan sorunlardan bazılarıdır. SOCMINT uygulamalarında incelenen veri başkalarının kişisel verilerinden ve iletişim içeriklerinden oluştuğu için kullanıcıların haberleşmelerinin ve özel hayatlarının gizliliği konusu da üzerinde durulması gereken sorunlardan birisidir. Toplum güvenliğini sağlamada SOCMINT’in potansiyel yeteneğinden daha etkin yararlanabilmek için anılan problemlerin çözülmesi gerektiği düşünülmektedir. Bu çalışmada, SOCMINT uygulamalarında karşılaşılan ve yukarıda lenen sorunlar incelenecektir. Bu engellerin üstesinden gelinebilmesi için teknoloji, dil bilimi, sosyal bilimler ve hukuk alanlarında gerçekleştirilmesi gerektiği değerlendirilen çalışmalara yer verilecektir. ABSTRACT As a result of producing intelligence by the analysis of the big data collected in social media, a new kind of intelligence called Social Media Intelligence (SOCMINT) has emerged. Thanks to SOCMINT, complicated relationships between the criminal profiles, crime indicators, motivations for the crime and radicalism can be discovered. Thus, a potential crime can be prevented or some profitable clues about a committed crime can be extracted. There are also plenty of drawbaks in exploitting this unique source of information. The texts written in different languages, cheating and delusive messages, or exaggerated and irrelevant expressions written to take more attention are some of the drawbacks faced with in the analysis process. Since the data analyzed in SOCMINT applications are compromised of personal information and communications of others, the right of privacy of social media users is another problem to be solved. It is thought that these obstacles should be coped with in order to utilise the potential capabilities of SOCMINT for public security. In this study, those obstacles briefed above which are faced with during the SOCMINT applications are going to be examined. Furthermore, develoments in technology, linguistics, social sciences and law that are evaluated as essential to solve these problems are going to be referred.