Sosyal medyada nefret söylemi çerçevesi: Geçmişten günümüze kapsamlı bir derleme

Yıl 2025, Cilt: 40 Sayı: 1, 685 - 712, 16.08.2024

Büşra Büyüktanır , Özlem Yakar , Ayşe Berna Altınel Girgin

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1327840

Öz

Nefret söylemi, bireye veya gruba yönelik nefret ifadelerini içeren ve her türlü olumsuz uygulama ya da uygulamaya teşvik etmek amacıyla kullanılan ifadelerdir. Bu ifadeler, geçmişten günümüze yayılarak süregelmiştir. Nefret söylemleri kapsamında üretilen olumsuz ifadelerin tümü ve bunların kullanıma yayıldığı ortamların sosyal medya araçları olduğu söylenebilir. Bu araçlar, sosyal açıdan iletişim anlamında toplumsal öneme sahiptir. Teknolojinin gelişimiyle, bireyler geleneksel iletişim yerine dijital iletişimi tercih ettiği için, nefret söylemlerinin sosyal medya ortamlarında yer alması kabul edilebilir bir normdur. Türkçe dilinde nefret söylemlerine sosyal medya ortamlarında sıkça rastlanır; fakat bu konuda yapılan çalışma sayısı oldukça azdır. Ayrıca, sosyal medyada nefret söylemleri günümüzdeki çalışmaları kapsamaktadır. Bu iki düşünceyi bir arada tutan çalışma henüz bulunmamaktadır. Bu çalışma, bahsedilen boşluğu doldurmak amacıyla hazırlanmıştır. Çalışmada, geçmişten günümüze nefret söylemlerinin gelişimi ve Türkçe dilindeki nefret söylemleri detaylı şekilde incelenmiştir. Çalışma kapsamında, literatür incelemesi yapılırken 2019-2023 yıllarındaki çalışmalar dikkate alınmıştır. Çalışmada, konu olarak uygulama tabanlı çalışmalar ve sosyal analiz tabanlı çalışmalar incelenmiştir. Uygulama tabanlı çalışmalarda, nefret söylemi tespiti için makine öğrenimi ve derin öğrenme tabanlı uygulamalara yer verilmiştir. Sosyal analiz çalışmalarında ise, nefret söylemi tespitinde konu temelli dikkat uyandıran çalışmalar, betimsel analiz yapan çalışmalar, söylem analizi yapan çalışmalar ve içerik analizi yapan çalışmalar olarak alt başlıklar halinde incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Nefret söylemi, sosyal ağlar, siber zorbalık, türkçe nefret söylemi, doğal dil işleme

Kaynakça

• 1. Türk Dil Kurumu Sözlükleri. Güncel Türkçe Sözlükte Ara: Nefret. Erişim adresi: https://sozluk.gov.tr . Erişim tarihi: Mayıs 15, 2023.
• 2. Nockleby, J.T., Encyclopedia of the American Constitution. Hate Speech. volume 1. 2nd ed., edited by Leonard W. Levy, Kenneth L. Karst et al. New York: Macmillan, New York: Macmillan. 2000.
• 3. Kandır, M.O., Sosyal Medyanın Bilişim Suçlarına Etkisi, Eskişehir Barosu Dergisi, 8 (1), 150-169, 2023.
• 4. Öztekin, H., Yeni Medyada Nefret Söylemi: Ekşi Sözlük Örneği, Journal of International Social Research, 8 (38), 925-936, 2015.
• 5. Dilbirliği, M., Din ve İnanç Temelinde Nefret Söylemi: “İslamofobi”, Nefret Söylemi ve Nefret Suçları Sempozyumu, Ankara - Türkiye, 40-65, 27 Ekim, 2021.
• 6. Weber, A., Manual on hate speech. Council of Europe Publishing, F-67075 Strazburg Cedex, Çeviri: Metin Çulhaoğlu, Düzelti: Naci Temeltaş, Bişeng Özdinç, 2019.
• 7. Adalet Bakanlığı. Nefret Söylemi, Avrupa Konseyi Bakanlar Komitesi’nin Üye Devletlere R 97(20) sayılı Tavsiye Karar. Erişim adresi: https://inhak.adalet.gov.tr/Resimler/Dokuman/10122019130702nefret.pdf Yayın tarihi: Ekim 30, 1997. Erişim tarihi: Mayıs 15, 2023.
• 8. Yıldırımalp, S., Ayrımcılık Temelli Dışlanma: Türkiye’de Çalışma Hayatında Kadınlar, SGD-Sosyal Güvenlik Dergisi, 2, 321-346, 2021.
• 9. Erdem, A.R., Ayrımcılığın Kavramsal Analizi, International Journal of Humanities and Art Research, 4 (4), 12-20, 2020.
• 10. Dirini, İ., Okur Yorumlarıyla Yeniden Üretilen Nefret Söylemi, Tuğrul Çomu (der.), Yeni Medyada Nefret Söylemi, İstanbul: Kalkedon Yayınlar, 2010.
• 11. Vardal, Z.B., Nefret Söylemi ve Yeni Medya, Maltepe Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 2 (1), 132-156, 2016.
• 12. Bilge, R., Sosyal Medyada Nefret Söyleminin İnşası ve Nefret Suçlarına İlişkin Yasal Düzenlemeler, Hakemli, Akademik, E-Dergi Gazi Üniversitesi İletişim Fakültesi, 1, 2016, Güz, 2016.
• 13. İlhan, R.S. ve Çevik, A., Önyargıların Psikolojisi: Psikodinamik Bir Gözden Geçirme, 1 (1), 52-67, 2013.
• 14. Suveren Y., Bilinçsiz Önyargı: Tanımı ve Önemi. Current Approaches in Psychiatry, 14 (3), 414-426, 2022.
• 15. Eniç, D., COVID-19 Pandemisinde Önyargı ve Ayrımcılık, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10 (3), 2694-2716, 2021.
• 16. Cansız, U. ve Bolat, H., Yabancı Dil Olarak Türkçe ve Almanca Öğretimi Ders Kitaplarında Kalıp Yargılar Bağlamında Türk İmgesi, 21. Yüzyılda Eğitim Ve Toplum Eğitim Bilimleri Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11 (33), 527 - 558, 2022.
• 17. Yaşa, H. ve Öksüz, O., Nefret Söyleminin İnşasında Sosyal Medyanın Rolü: Ekşi Sözlük Örneği, Erciyes İletişim Dergisi, 7 (2), 1383-1408, 2020.
• 18. Ünlü, D.G., Kişilerarası İletişim Sürecinde Bireyin Fiziksel Görünüşüne Dayanan Toplumsal Cinsiyet Kalıp Yargılarını Belirlemek, Global Media Journal TR Edition, 11 (22), 2021.
• 19. Karaca, E., Çokkültürlülük Çerçevesinde Avrupa Birliği'nin Değişen Yüzü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Gelişim Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul, Türkiye, 2018.
• 20. Gören, K. B. B., Çokkültürlülük Bağlamında Türkiye’nin Göç Politikası, Güvenlik Çalışmaları Dergisi, 21 (1), 3-19, 2019.
• 21. Aslan, A. ve Önay Doğan, B., Çevrimiçi Şiddet: Bir Siber Zorbalık Alanı Olarak “Potinss” Örneği, Marmara İletişim Dergisi, 27, 95-119, 2017.
• 22. Yücetürk, C. ve Ağın, B., Sporcuların Perspektifinden Sosyal Medyada Siber Zorbalık, TRT Akademi, 7 (14), 154-181, 2022.
• 23. Karaboğa, D. ve Işık, M., Dijital Şiddet ve Nefret Söylemi. Spor, Eğitim ve Çocuk, 2 (1), 1-26, 2022.
• 24. Atatanır, H., İş Yaşamında Siber Zorbalık, Anasay, 22, 459 - 486, 2022.
• 25. Akgün, İ. Teknolojik Yıldırma Yahut Siber Mobbing, Erişim adresi: http://mobbingdernegi.org.tr/teknolojik-yildirma-yahut-siber-mobbing/ . Erişim tarihi: Kasım 20, 2023.
• 26. Modha, S., Majumder, P., Madl, T. and Mandalia, C., Detecting and visualizing hate speech in social media: A cyber Watchdog for surveillance, Expert System with Applications, 161, 2020.
• 27. Mandl, T., Modha, S., Shahi, G.K., Madhu, H., Satapara, S. and et al., Overview of the HASOC Subtrack at FIRE 2021: Hate Speech and Offensive Content Identification in English and Indo-Aryan Languages, Computation and Language, 2021.
• 28. Bohra, A., Vijay, D., Singh, V., Akhtar, S.S. and Shrivastava, M., A Dataset of Hindi-English Code-Mixed Social Media Text for Hate Speech Detection, In Proceedings of the Second Workshop on Computational Modeling of People’s Opinions, Personality, and Emotions in Social Media, pp.36–41, New Orleans, Louisiana, USA, 2018.
• 29. Santosh, T.Y.S.S. and Aravind, K.V.S., Hate Speech Detection in Hindi-English Code-Mixed Social Media Text, CODS-COMAD '19: Proceedings of the ACM India Joint International Conference on Data Science and Management of Data, 3-5 January 2019, 310-313, Kolkata, India, 2018.
• 30. Corazza, M., Meninin, S., Cabrio, E., Tonelli, S. and Villata S., A Multilingual Evaluation for Online Hate Speech Detection. ACM Transactions on Internet Technology, 20 (2), 1–22, 2020.
• 31. Ishmam, A. M., and Sharmin, S., Hateful speech detection in public facebook pages for the bengali language, In 2019 18th IEEE international conference on machine learning and applications (ICMLA), IEEE, 555-560, 2019.
• 32. Hettiarachchi, N., Weerasinghe, R. and Pushpanda R., Detecting Hate Speech in Social Media Articles in Romanized Sinhala, 20th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer), Colombo, Sri Lanka, 04-07 November 2020.
• 33. Roy, P.K., Bhawal, S. and Subalalitha, C.N., Hate speech and offensive language detection in Dravidian languages using deep ensemble framework, Computer Speech & Language, 75, 2022.
• 34. Ghosh, T., Chowdhuryy, A.A.K., Banna, M.H.A., Nahian, M.J.A., Kaiser, M.S. and et al., A Hybrid Deep Learning Approach to Detect Bangla Social Media Hate Speech, Proceedings of International Conference on Fourth Industrial Revolution and Beyond 2021, 711-722, 04 October 2022.
• 35. Al-Hassan, A. and Al-Dossari, H., Detection of hate speech in Arabic tweets using deep learning. Multimedia Systems, 28, 1963–1974, 2022.
• 36. Aldjanabi, W., Dahou, A., Al-qaness, M.A.A., Elaziz, M.A., Helmi, M.A. and et al., Arabic Offensive and Hate Speech Detection Using a Cross-Corpora Multi-Task Learning Model, Informatics, 8 (4), 69, 2021.
• 37. Sultan, D., Mussiraliyeva, S., Toktarova, A., Nurtas, M., Iztayev, Z. and et al., Cyberbullying and Hate Speech Detection on Kazakh-Language Social Networks, 7th IEEE Intl Conference on Big Data Security on Cloud (BigDataSecurity), IEEE Intl Conference on High Performance and Smart Computing, (HPSC) and IEEE Intl Conference on Intelligent Data and Security (IDS), NY, USA, 15-17 May 2021.
• 38. Bilal, M., Khan, A., Jan, S. and Musa, S., Context-Aware Deep Learning Model for Detection of Roman Urdu Hate Speech on Social Media Platform, IEEE, 10, 121133-121151, 21 October 2022.
• 39. Febriana, T. and Budiarto, A., Twitter Dataset for Hate Speech and Cyberbullying Detection in Indonesian Language, 2019 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech), Jakarta/Bali, Indonesia, 19-20 August 2019.
• 40. Mayda, İ., Diri, B. ve Yıldız, T., Türkçe Tweetler üzerinde Makine öğrenimi ile Nefret Söylemi Tespiti, Özel Sayı 24, 328-334, 2021.
• 41. Alpaydin, E., Introduction to machine learning, MIT press, 2020.
• 42. Yazğılı, E. & Baykara, M., Türkçe metinlerde makine öğrenmesi yöntemleri ile siber zorbalık tespiti, Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12 (2), 443-453, 2022.
• 43. Vishwanathan, S. V. M., and Murty, M. N., SSVM: a simple SVM algorithm, In Proceedings of the 2002 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN'02 (Cat. No. 02CH37290), 3, 2393-2398, May 2002.
• 44. Bounsaythip, C. and Rinta-Runsala, E., Overview of data mining for customer behavior modeling, VTT Information Technology Research Report, Version, 1, 1-53, 2001.
• 45. Taşkın, Ç. ve Emel, G.G., Veri madenciliğinde karar ağaçları ve bir satış analizi uygulaması, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6 (2), 221-239, 2005.
• 46. Beken, M., Eyecioglu, O., and Kurt, N., Prediction of Oil Consumption and Oil Access of Countries in The European Union Region with Machine Learning, International Journal of Smart Grid-ijSmartGrid, 6 (3), 79-83, 2022.
• 47. Bai, B., Tan, Y., Donchyts, G., Haag, A., Xu, B., Chen, G., and et al., Naive Bayes classification-based surface water gap-filling from partially contaminated optical remote sensing image, Journal of Hydrology, 616, 128791, 2023.
• 48. Yegnanarayana, B., Artificial neural networks, PHI Learning Pvt. Ltd., 2009.
• 49. Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., and Zhou, J., A survey of convolutional neural networks: analysis, applications, and prospects, IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2021.
• 50. Hochreiter, S., and Schmidhuber, J., Long short-term memory, Neural computation, 9 (8), 1735-1780, 1997.
• 51. Gillioz, A., Casas, J., Mugellini, E., and Abou Khaled, O., Overview of the Transformer-based Models for NLP Tasks, In 2020 15th Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), 179-183, 2020.
• 52. LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G., Deep learning. nature, 521 (7553), 436-444, 2015.
• 53. Kat B., Natural language processing for the Turkish Academic texts in the engineering field and development of a decision support system: the case of TUBITAK project proposals, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (3), 1879-1892, 2023.
• 54. Y. Goldberg, O. Levy., Word2vec Explained: deriving Mikolov et al.’s negative-sampling word-embedding method, 2014.
• 55. T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. Corrado, J. Dean., Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality, 26th International Conference on Neural Information Processing Systems, 3111-3119, Nevada, A.B.D., 2013.
• 56. Aydoğan, M. ve Karcı, A., Kelime Temsil Yöntemleri ile Kelime Benzerliklerinin İncelenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34 (2), 181-195, 2019.
• 57. Penington, J., Socher, R. and Manning, C.D., GloVe:GlobalVectors for Word Representation, Emprical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 1532-1543, 2008.
• 58. Gezici, G. and Yanıkoğlu, B., Sentiment Analysis in Turkish. In: Oflazer, K., Saraçlar, M. (eds) Turkish Natural Language Processing, Theory and Applications of Natural Language Processing book series (NLP), 255–271, Springer, Cham, 2018.
• 59. Delibaş, A., Doğal dil işleme ile Türkçe yazım hatalarının denetlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 2008.
• 60. Li, J., Sun, A., Han, J. and Li, C., A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition, in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 34 (1), 50-70, 1 Jan, 2022.
• 61. Jia, Y. and Xu, X., Chinese Named Entity Recognition Based on CNN-BiLSTM-CRF, 2018 IEEE 9th International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), Beijing, China, 1-4, 2018.
• 62. Wu, F., Liu, J., Wu, C., Huang, Y. and Xie, X., Neural Chinese Named Entity Recognition via CNN-LSTM-CRF and Joint Training with Word Segmentation, WWW '19: The World Wide Web Conference, 3342–3348, 2019.
• 63. Zhu, Y., Wang, G. and Karlsson, B.F., CAN-NER: Convolutional Attention Network for Chinese Named Entity Recognition, Computation and Language, 2020.
• 64. An, Y., Xia, X., Chen, X., Wu, F.X. and Wang, J., Chinese clinical named entity recognition via multi-head self-attention based BiLSTM-CRF, Artificial Intelligence in Medicine, 127, 2022.
• 65. Yadav, H., Ghosh, S., Yu, Yi., and Shah, R.R., End-to-end Named Entity Recognition from English Speech, Computation and Language, 2020.
• 66. Yan, R., Jiang, X. and Dang, D., Named Entity Recognition by Using XLNet-BiLSTM-CRF. Neural Processing Letters, 53, 3339–3356, 2021.
• 67. Affı, M. and Latiri, C., BE-BLC: BERT-ELMO-Based Deep Neural Network Architecture for English Named Entity Recognition Task, Procedia Computer Science, 192, 168-181, 2021.
• 68. Sun, P., Yang, X., Zhao, X. and Wang, Z., An Overview of Named Entity Recognition, 2018 International Conference on Asian Language Processing (IALP), Bandung, Indonesia, 273-278, 2018.
• 69. S. Kul and A. Sayar., Entity Name Recognition in Job Postings and Resumes, 2021 3rd International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA), Ankara, Turkey, 1-6, 2021.
• 70. Camcı, H. ve Eryiğit, G., Türkçe Zamansal İfadelerin Yakalanması ve Tanımlanması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 14 (3), 337-343, 2021.
• 71. Nasiboğlu, R. ve Gençer, M., Adlandırılmış Varlık Tanıma Modelleri ile Türkçe Sosyal Medya Metinlerinde Küfürlü Sözlerin Sansürlenmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23 (1), 72-88, 2023.
• 72. Yiğit, G. ve Amasyalı, F., Soru Cevaplama Sistemleri Üzerine Detaylı Bir Çalışma: Veri Kümeleri, Yöntemler ve Açık Araştırma Alanları, Bilgi Teknolojileri Dergisi, 14 (3), 239 - 254, 2021.
• 73. Guven, Z. A., and Unalir, M. O., Improving the BERT Model with proposed named entity recognition method for Question Answering, In 2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), 204-208, 2021.
• 74. Doğan, S. ve Diri, B., Türkçe Dokümanlar İçin N-gram Tabanlı Yeni Bir Sınıflandırma(Ng-ind): Yazar, Tür ve Cinsiyet. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 3 (1), 11-19, 2016.
• 75. Tantuğ, A.C., Metin Sınıflandırma. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5 (2), 2016.
• 76. Sokolova, M., Japkowicz, N., Szpakowicz, S., Beyond Accuracy, F-Score and ROC: A Family of Discriminant Measures for Performance Evaluation. In: Sattar, A., Kang, Bh. (eds) AI 2006: Advances in Artificial Intelligence. AI 2006. Lecture Notes in Computer Science(), vol 4304. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006.
• 77. Goutte, C., Gaussier, E., A Probabilistic Interpretation of Precision, Recall and F-Score, with Implication for Evaluation. In: Losada, D.E., Fernández-Luna, J.M. (eds) Advances in Information Retrieval. ECIR 2005. Lecture Notes in Computer Science, vol 3408. Springer, Berlin, Heidelberg, 2005.
• 78. Baydoğan, V.C. ve Alataş, B., Çevrimiçi Sosyal Ağlarda Nefret Söylemi Tespiti İçin Yapay Zekâ Temelli Algoritmaların Performans Değerlendirmesi, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33 (2), 745-754, 2021.
• 79. Kaggle. Dynamically Generated Hate Speech Dataset. Erişim adresi: https://www.kaggle.com/datasets/usharengaraju/dynamically-generated-hate-speech-dataset . Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 80. Github. snowballstem/snowball. Erişim adresi: https://github.com/snowballstem/snowball. Yayın tarihi: Kasım 09, 2023. Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 81. Eğin, F. ve Bulut, V., Mültecilere Yönelik Nefret Söyleminin Tespitinde Makine Öğrenmesi Modellerinin Kullanılması, European Journal of Science and Technology, Özel sayı:48, 19-22, 2023.
• 82. The Python Package Index (PyPI). SNScrape. Erişim adresi: https://pypi.org/project/snscrape/ . Yayın tarihi: Haziran 22, 2023. Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 83. Yılmaz, Ş. Ş., İlyas, Ö., ve Gökçen, H., Twitter Platformundan Elde Edilen Türkçe Saldırgan Dil Derlemi, Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 4 (2), 304-316, 2022.
• 84. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., and Dean, J., Efficient estimation of word representations in vector space, arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.
• 85. Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., and Dean, J., Distributed representations of words and phrases and their compositionality, In Advances in neural information processing systems, 3111-3119, 2013. 86. Google Code. Word2Vec. Erişim adresi: https://code.google.com/p/word2vec/. Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 87. Tantuğ, A.C. and Güler, G., Comparison of Turkish Word Representations Trained on Different Morphological Forms, Computation and Language, arXiv:2002.05417, 2020.
• 88. Atatanır, H., Çalışma yaşamında bir ayrımcılık türü olarak mobbing ve siber boyutu, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20 (42), 1621-1639, 2021.
• 89. Yazğılı, E. ve Baykara, M., Siber Zorbalık Tespit Yöntemleri Potansiyel Uygulama Alanları ve Zorluklar, DÜMF Mühendislik Dergisi, 12 (1), 23-35, 2021.
• 90. Altay, E. V., and Alatas, B., Detection of cyberbullying in social networks using machine learning methods, In 2018 International Congress on Big Data, Deep Learning and Fighting Cyber Terrorism (IBIGDELFT), 87-91, December, 2018.
• 91. Zois, D. S., Kapodistria, A., Yao, M., and Chelmis, C., Optimal online cyberbullying detection, In 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2017-2021, April 2018.
• 92. Nesiboğlu, R. ve Gencer, M., Adlandırılmış Varlık Tanıma Modelleri ile Türkçe Sosyal Medya Metinlerinde Küfürlü Sözlerin Sansürlenmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23 (1), 72 - 88, 2023.
• 93. Natural Language Toolkit (NLTK). Extracting Information from Text. Erişim adresi: https://www.nltk.org/book/ch07.html . Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 94. Çöltekin, Ç., A Corpus of Turkish Offensive Language of Social Media, In Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference, 6174–6184, Marseille, France. European Language Resources Association, 2020.
• 95. Github. A corpus of Turkish offensive language. Erişim adresi: https://coltekin.github.io/offensive-turkish/guidelines-tr.html . Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 96. Hugging Face. Datasets: offenseval2020_tr. Erişim adresi: https://huggingface.co/datasets/offenseval2020_tr . Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 97. C. Baydogan and B. Alatas., Metaheuristic Ant Lion and Moth Flame Optimization-Based Novel Approach for Automatic Detection of Hate Speech in Online Social Networks, in IEEE Access, 9, 110047-110062, 03 August 2021.
• 98. Github. t-davidson/hate-speech-and-offensive-language. Erişim adresi: https://github.com/t-davidson/hate-speech-and-offensive-language .Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 99. Kaggle. Detecting Insults in Social Commentary. Erişim adresi: https://www.kaggle.com/c/detecting-insults-in-social-commentary/data .Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 100. CodaLab. Multilingual detection of hate speech against immigrants and women in Twitter (hatEval). Erişim adresi: https://competitions.codalab.org/competitions/19935 . Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 101. Çoban, Ö., Özel, S.A. ve İnan, A. Detection and Cross-domain Evaluation of Cyberbullying in Facebook Activity Contents for Turkish, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing, 22 (4), 1–32, 2023.
• 102. Bayrak, N.G., Sanal Platformlarda Çocukları Bekleyen Tehlike: “Çevrimiçi Cinsel İstismar”, Doğu Karadeniz Sağlık Bilimleri Dergisi, 1 (3), 48-57, 2022.
• 103. Bülbül, M. N., Sosyal medyada imaj fetişizmi: Bauman bağlamında imgelerin tüketimi, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2021.
• 104. Ayçiçek, M., Sosyal medya ve sosyal medya fenomenlerinin homofobiye etkisi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Gelişim Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022.
• 105. Acay, F., Sosyal Medya Aracılığıyla Hakaret Suçu ve Suçun Tespitine İlişkin Uygulamalar, İstanbul Aydın Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 7 (1), 71-140, 2021.
• 106. Yıldırım, Z.M., Ayrımcılık ve Şiddetin Toplumsallaşması: Sosyal Adalet ve Toplumsal Barı, Çalışma ve Toplum, 3 (70), 1813-1838, 2021.
• 107. Özdemir, G., Twitter'da Gerçekleştirilen Saldırgan Mizah: Troller Üzerine Sosyolojik Bir Araştırma, Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi, 2021.
• 108. Özgür, H.O. ve Özkul, M., Risk Toplumunda Kuşakların Yeni Şiddet Deneyimi: Dijital Şiddet, Electronic Turkish Studies, 17 (3):551-568, 2022.
• 109. Kuş, O., Metaverse ve dijital nefret söylemi: toksik içeriğin potansiyel yayılım örüntüleri ve proaktif çözüm önerileri hakkında bir tartışma, Hakemli, Uluslararası, E-Dergi Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İletişim Fakültesi, 12, 355 - 368, 2022.
• 110. Bostancı, M., & Gonca, U., Metaverse: Sanal Mı Gerçek Mi?, 2022.
• 111. MatthewBall.co. Framework for the Metaverse. Erişim adresi: https://www.matthewball.vc/all/forwardtothemetaverseprimer Yayın tarihi: Haziran 29, 2021. Erişim tarihi: Ocak 02, 2024.
• 112. Çeçen, A.F., İslamofobi Bağlamında Kodlanmış ve Açık Ayrımcı Dile Bakmak: İslamofobik Nefret Söylemi Açısından Bir Kategorizasyon Çabası, TRT Akademi, 7 (15), 408-433, 2022.
• 113. Abuşoğlu, H.Ö. ve Aydoğan, B.B., Sosyal Medyada Z Kuşağına Yönelik Nefret Söylemi: Ekşi Sözlük Örneği. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 13 (1), 707 - 728, 2023.
• 114. Doğan, E., Suça Sürüklenen Çocuklara Yönelik Medya Pratikleri ve Nefret Söylemi: Video Haberler ve Kullanıcı Yorumları Örneği, TRT Akademi, 7 (15), 676-701, 2022.
• 115. Kobaza, O.S., Sosyal Medyada Duyarlılığın Yitimi: TikTok Örneği. Socrates Journal of Interdisciplinary Social Studies, 18, 82-99, 2022.
• 116. Dinç, E.S., Sosyal Medya Ortamlarında Siber Zorbalık: Lise Öğrencilerinin Siber Zorbalık Deneyimlerinin İncelenmesi. Yeni Medya Elektronik Dergi - eJNM, 4 (1), 24-39, 2020.
• 117. Anamur, D.D. ve Topsakal, T., Herkesin Herkesi Gözetlediği Toplum: Siberuzamda Alttan Gözetimin Farklı İnşası Olarak Siber Zorbalık, İnönü Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi (İnif E-Dergi), 4 (2), 37-58, 2019.
• 118. Öztürk, F.E., Salgınla Yayılan Nefret: Twitter’da 65 Yaş Üstü Bireylere Yönelik Nefret Söylemi, Ege Üniversitesi İletişim Fakültesi Yeni Düşünceler Hakemli E-Dergisi, 15, 143-159, 2021.
• 119. Karamete, F., Twitter’da Suriyeli Mültecilere Yönelik Nefret Söylemi. Yüksek lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir, Türkiye, 2019.
• 120. Bahçecioğlu, E.H., Sosyal Medyada Kovid-19 Salgını Sürecinde Sağlık Çalışanlarına Yönelik Önce Destek Sonra Nefret Söylemi, TRT Akademi, 7 (15), 498 - 531, 2022.
• 121. Kurt, İ., Nefret Söylemi ve Ötekiler: Türkiye’de Suriyeli Kadınlar, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye, 2023.
• 122. Karataş, Z., Sosyal medyada yaygınlaşan linç kültürünün Twitter mecrası özelinde incelenmesi ve linç atlası uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi, Sakarya, Türkiye, 2022.
• 123. Merdin, M., Dijital Oyun Reklamlarında Oyuncular Tarafından Üretilen Nefret Söylemleri. Selçuk İletişim Dergisi, 16 (1), 34-62, 2023.
• 124. Çanakçı, M., Şaşmazlar, C. ve Öztürk, S., Afet ve Kriz Yönetiminde Sosyal Medyanın Kullanımı Üzerine Bir Araştırma: Twitter Örneği, Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 11 (3), 882 - 897, 2022.
• 125. Kuş, O. ve Öztürk İ.D., Çin’de Üretilen Aşılara Yönelik YouTube Tartışmaları Çerçevesinde Yanlış Bilgi ve Nefret Söylemi İlişkisi Üzerine Bir İnceleme, Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, 38, 96-117, 2021.
• 126. Sallan Gül, S. ve Kâhya Nizam, Ö., Sosyal Bilimlerde İçerik ve Söylem Analizi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 42(özel sayı:1), Ö181-Ö198, 2021.
• 127. Bilgilier, H.A. ve İnceli, P., Yeni Medyada Cinsel Kimlik Temelli Nefret Söyleminin Üretimi ve Yayılımı: YouTube Örneği, Global Media Journal TR Edition, 12 (23), 28-57, 2021.
• 128. Tekin, F., Türay, A., ve Yıldırım, M., Türkiye’de Din, İnanç veya İnançsızlık Temelli Nefret Suçları 2021 Raporu. 2022.
• 129. Derneği, İ. H., Türkiye’de Nefret Suçları ve Son Dönemde Yaşanan Irkçı Saldırılar Özel Raporu, 2020.
• 130. Sağlam, H., Facebook’ta Etnik Temelli Nefret Söylemi: BBC News’ in Dağlık Karabağ Çatışması Haberlerindeki Kullanıcı Yorumları Üzerine Bir İnceleme, Kastamonu İletişim Araştırmaları Dergisi, 9, 154-178, 2022.
• 131. Kaygısız, E.G., Sosyal medyada mobbing: Youtube ve Twitter kullanıcı yorumları analizi. BMIJ, 11 (1), 226-242, 2023.
• 132. Cosentino, V., Izquierdo, J.L.C. and Cabot, J., A systematic mapping study of software development with GitHub, Ieee access, 5, 7173-7192, 2017.
• 133. Quaranta, L., Calefato, F. and Lanubile, F., Kgtorrent: A dataset of python jupyter notebooks from kaggle, In 2021 IEEE/ACM 18th International Conference on Mining Software Repositories (MSR), 550-554, 2021.
• 134. Kwak, H., Lee, C., Park, H., and Moon, S., What is Twitter, a social network or a news media?, In Proceedings of the 19th international conference on World wide web, 591-600, 2010.
• 135. Akın, M. D. and Akın, A.A., Türk dilleri için açık kaynaklı doğal dil işleme kütüphanesi: ZEMBEREK. Elektrik mühendisliği, 431, 38-44, 2007.
• 136. Amasyali, M.F., Davletov, F., Torayew, A. I. and Çiftçi, Ü., Text2arff: Automatic feature extraction software for Turkish texts, In 2010 IEEE 18th Signal Processing and Communications Applications Conference, 629-632, 2010.
• 137. Shao, Y., Taylor, S., Marshall, N., Morioka, C., and Zeng-Treitler, Q., Clinical text classification with word embedding features vs. bag-of-words features, In 2018 IEEE International conference on big data (big data), 2874-2878, 2018.
• 138. Karaca, Y., Özsalmanlı, A.Y., Kamu Yönetiminde Açık Veri Yönetimi ve Şeffaflık: ABD ve İngiltere Uygulamaları, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (1), 121-140, 2022.
• 139. Yakar, Ö., Aşlıyan, R., Saklı Markov Modeli Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma, Akademik Bilişim, 16, 1-7, 2016.
• 140. Vardal, Z.B., Nefret Söylemi ve Yeni Medy, Maltepe Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 2 (1), 132-156, 2015.
• 141. Beyhan, T., İnternetin ifade özgürlüğünün geleceğine etkileri: Türkiye incelemesi, Salgın Sonrası Dönemde İnsan Hakları Gündemi, TİHV Akademi, 35-44, 20-23, Ankara, Türkiye, Mayıs 2021.