Dünya çapında artan sayıda şirket ve birey, pazarlama ve reklam amaçlı Facebook sayfaları oluşturuyor. Bunun nedeni, Facebook’un potansiyel veya mevcut müşterilere ücretsiz olarak, yeni ürünler, teklifler veya hizmetler için reklam verme olanağı sunmasıdır.
Yine de, bu hizmetin ücretsiz ve kolay erişilebilmesi, kötü niyetli kullanıcılar tarafından aldatıcı sayfalar oluşturmak için kullanıyor. Güvenilir olmayan sayfaları tespit etmek ve tanımlamak, kullanıcıları uyarmaya ve platformdaki kötü amaçlı etkinlikleri azaltmaya yardımcı olabileceğinden, önemli bir role sahiptir.
Dünya çapında araştırmacılar, Facebook ve diğer sosyal medya platformlarında aldatıcı sayfaları tespit etmek ve önlemek için yöntemler geliştirmeye çalışıyorlar. Tayland Mahasarakham Üniversitesi’nde araştırmacı olan Panida Songram, kısa bir süre önce Facebook sayfalarının güvenilirliğini tespit etmek için denetlenen makine öğreniminin* kullanımını araştıran bir çalışma gerçekleştirmiştir.
Yapay Yaşam ve Robotik dergisinde yayınlanan makalede çalışma güvenilir olmayan Facebook sayfalarının özelliklerini tespit etmeyi ve araştırmayı amaçlamaktadır. Güvenilir ve güvenilir olmayan sayfaları tespit etmek için etkili makine öğrenme modelleri ve özellik seçim yöntemleri de araştırılmaktadır.
Songram, bir sayfanın güvenilir olup olmadığını, sayfa ayrıntıları, bir ürün veya hizmet hakkında bilgi, kullanıcı yanıtları ile sayfa yöneticisinin son davranışının dahil olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilecek çok sayıda özellik çıkardı. Daha sonra bu özellikleri analiz etmek ve sayfaları güvenilir veya güvenilir olmayan olarak sınıflandırmak için denetlenen bir makine öğrenme aracını eğitti.
Facebook Grafik API
Çalışmada ilk olarak, Facebook sayfaları rastgele toplanır ve daha sonra beş kullanıcı tarafından etiketlenir. Facebook sayfası beş kullanıcının anlaşmasıyla seçildi ve bilgileri Facebook Grafik Uygulama Programlama Arayüzü (API) kullanılarak alındı. Ardından, özellikler bilgilerden çıkarıldı ve deneylerde araştırıldı.
Songram, güvenilir ve güvenilir olmayan sayfaları tespit etmek için farklı sınıflandırıcıların etkinliğini değerlendirdi. K-en yakın komşular algoritmasının (k-NN)** en iyi sınıflandırıcı olduğunu ve %88.67 doğruluk elde ettiğini gördü. Ayrıca, güvenilir veya güvenilir olmayan sayfaların tipik özelliklerini neyin daha iyi gösterdiğini anlamak için Facebook sayfası özelliklerinin bir analizini de gerçekleştirdi.
Songram yazdığı makalede; “Güvenilir olmayan sayfalar için, son gönderi tarihi ile geri alma tarihi arasındaki gün sayısı fazla ve haftalık yayın sayısı (posta sıklığı) çok azdır. Güvenilir sayfalar aktifken güvenilir olmayan sayfaların aktif olmadığını gösterir.”
Songram, güvenilir olmayan sayfaları çevrimiçi ortamda tartışan kullanıcıların sayısının, güvenilir sayfaları bahsedenlerden çok daha az olduğunu gözlemledi. Bunun olası bir açıklaması, kullanıcıların çoğu zaman sayfaların güvenilmez olduğunu ve bu nedenle onlardan çevrimiçi olarak söz etmediklerini fark etmeleridir. Güvenilir sayfalardaki yayınlar, güvenilir olmayan sayfalardakinden çok daha fazla URL içermesinin yanı sıra şirket ve ürünleri/hizmetleri hakkında daha fazla bilgi içeriyordu.
Songram, Facebook sayfasının güvenilirliğini belirlemek için en iyi 10 özellik bulunduğunda, %91.37’lik bir sınıflandırma doğruluğu elde etti. Bu rakam gelecekte, bulguları güvenilir olmayan Facebook sayfalarını hızla tespit etmek için daha etkili araçların geliştirilmesine yardımcı olabilir.
*Makine Öğrenimi (ML):Bilgisayar sistemlerinin belirli bir görevdeki performanslarını kademeli olarak iyileştirmek için kullandıkları algoritmaların ve matematiksel modellerin incelenmesidir.
**K-en Yakın Komşular Algoritması (k-NN):Örüntü tanımada, sınıflandırma ve regresyon için kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir.
