Sosyal Medya İzleme ve Deprem Acil Durumlarına Hızlı Yanıt: Twitter Verisi Üzerine Bir Çalışma
Özet
Deprem, ülkemizin karşı karşıya olduğu en
kaçınılmaz doğal afetlerden biridir. Tarihsel süreçte pek çok kez
büyük kayıplara yol açan bu doğal olayın getirdiği tehlikelerin
yönetilmesi, toplumun can ve mal güvenliği için son derece
kritiktir. Depremin hemen ardından alınması gereken hızlı
aksiyonlar için anlık ve doğru veriye erişim büyük önem
taşımaktadır. Ancak, bu kritik dönemde toplanan veri genellikle
yoğun ve karmaşıktır, bu nedenle sadece sınırlı miktarda veri
etiketlemesi mümkündür. Bu çalışmasının öncelikli amacı, böyle
bir durumda Twitter'da meydana gelen veri kirliliği içerisinden,
afet yönetimi ve müdahale için kritik öneme sahip bilgileri hızlı
ve etkin bir şekilde sınıflandırabilmektir. Bu sürecin en önemli
zorluğu, az sayıda etiketli veri ile maksimum verimliliğe ulaşmayı
hedeflemektir. Bu bağlamda, çalışmada Transformatörlerden
Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri (BERT), Güçlü Bir Şekilde
Optimize Edilmiş BERT (RoBERTa) ve damıtma işlemi yoluyla
elde edilen BERT (DistilBERT) modellerinin yanı sıra, geleneksel
makine öğrenmesi yöntemleri ve sıfır atış (zero-shot) ile birkaç
örnek öğrenme (few-shot) yöntemleri de incelenmiştir. Deprem
sonrası çevrim içi sosyal ağlara ait verilerin sınıflandırılmasında
bu modellerin etkinliğini değerlendirilmiş ve başarım oranları
karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın sonuçları az sayıda etiketli veri
kullanılarak da başarılı sınıflandırma sonuçlarının elde
edilebileceğini göstermektedir.
Atıf için künye
Candan Karadaş, D., & Tümüklü Özyer, G. (2024). Sosyal Medya İzleme ve Deprem Acil Durumlarına Hızlı Yanıt: Twitter Verisi Üzerine Bir Çalışma. 2024 32. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Konferansı (SIU), Mersin (ss. 1–4). https://doi.org/10.1109/siu61531.2024.10600943
BibTeX
@inproceedings{candankaradas2024-178095,
author = {Candan Karadaş, Dilara and Tümüklü Özyer, Gülşah},
title = {Sosyal Medya İzleme ve Deprem Acil Durumlarına Hızlı Yanıt: Twitter Verisi Üzerine Bir Çalışma},
booktitle = {2024 32. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Konferansı (SIU)},
address = {Mersin},
year = {2024},
pages = {1--4},
doi = {10.1109/siu61531.2024.10600943},
url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/178095-sosyal-medya-izleme-ve-deprem-acil-durumlarina-hizli-yanit-twitter-verisi}
}