Deniz YIGIT, Sumeyra KUS ORDU, Oktay YILDIZ
Güncel Hemşirelik Araştırmaları Dergisi - 2026;6(1):21-32
Amaç: Bu çalışma, veri madenciliği kullanarak ergenlerin sosyal medyada uygunsuz içeriğe maruz kalmasını tahmin etmeyi amaçlamıştır. Yöntem: Bu tanımlayıcı çalışma, 231 veri kaydı kullanılarak yürütülmüştür. Veriler, kamuya açık olan "Kaggle veri tabanı"ndan elde edilmiştir. Sosyal medya kullanımına ilişkin bilgileri içeren bir veri seti kullanılmıştır. Veri seti, sosyal medya kullanımına ilişkin değişkenleri içermektedir. Veri setine birden fazla sınıflandırma algoritması (En Yakın Komşu, Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları) uygulanmıştır. Bu modeller, sosyal medya kullanım değişkenlerinin bireylerin uygunsuz içeriğe maruz kalma olasılığı üzerindeki etkilerini tahmin etmek amacıyla karşılaştırmalı olarak uygulanmıştır. Performansları istatistiksel ölçütler kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu sayede, en yüksek doğruluk ve güvenilirlik sağlayan yöntemlerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bulgular: Her yöntemin uygunsuz içeriği tahmin etmedeki etkinliği değerlendirilmiş ve en iyi performans gösteren model belirlenmiştir. Karar ağaçlarının, En Yakın Komşu yönteminden sonra tahmin modelinde en iyi performansı gösterdiği belirlenmiştir. Naive Bayes, Lojistik Regresyon ve Destek Vektör Makineleri modellerinin performanslarının eşit olduğu ve diğer modellere kıyasla performanslarının daha düşük olduğu belirlenmiştir. Sonuç: Oluşturulan tahmin modelinin sonuçlarına göre; 17-19 yaş aralığında bulunan adölesan bireylerin kullandıkları sosyal medya platformlarının sayısında ve bu platformlarda günlük olarak geçirdikleri süre miktarında meydana gelen artışın, doğrudan bir şekilde uygunsuz içeriklerle karşılaşma sıklığını da artıracağı öngörülmektedir. Model, sosyal medya kullanım düzeyindeki artışın, özellikle denetimsiz ya da filtrelenmemiş içeriklerle karşılaşma olasılığını yükselttiğini ortaya koymaktadır.
