Detekcija obmane u društvenim mrežama koristeći obradu prirodnog jezika i analizu sentimenta

master's thesis

• Title (english): Detection of Deception in Social Networks using Natural Language Processing and Sentiment Analysis
• Author: Barbara Brzić
• Mentor: Ivica Botički (mentor)
• Committee member: Ivica Botički (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Jagušt (član povjerenstva)
• Committee member: Danijel Mlinarić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2022-07-14, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

U okviru diplomskog rada potrebno je razviti model za detekciju obmane koristeći obradu prirodnog jezika i
analizu sentimenta te ga primijeniti na sadržaj sa društvenih mreža. Model treba analizom skupova
podataka, poput medijskih i političkih izjava, služiti donošenju odluke o istinitosti odnosno neistinitosti sličnih
izjava prikupljenih s društvenih mreža uz prihvatljivu razinu točnosti. Model treba testirati na većem skupu
podataka jedne društvene mreže kojeg se dohvaća putem programskih sučelja društvene mreže. Uz analizu
performansi modela detekcije obmane i procjene mogućnosti njegovog korištenja u stvarnom vremenu,
potrebno je kritički se osvrnuti na učestalost pojave obmane u analiziranoj društvenoj mreži te odrediti
kontekst u kojem se sadržaj sa elementima obmane pojavljuje. U svrhu implementacije navedenog modela
koristit će se programski jezik Python te njegove knjižnice namijenjene obradi prirodnog jezika i analizi
sentimenta.

Abstract (english)

U okviru diplomskog rada potrebno je razviti model za detekciju obmane koristeći obradu prirodnog jezika i
analizu sentimenta te ga primijeniti na sadržaj sa društvenih mreža. Model treba analizom skupova
podataka, poput medijskih i političkih izjava, služiti donošenju odluke o istinitosti odnosno neistinitosti sličnih
izjava prikupljenih s društvenih mreža uz prihvatljivu razinu točnosti. Model treba testirati na većem skupu
podataka jedne društvene mreže kojeg se dohvaća putem programskih sučelja društvene mreže. Uz analizu
performansi modela detekcije obmane i procjene mogućnosti njegovog korištenja u stvarnom vremenu,
potrebno je kritički se osvrnuti na učestalost pojave obmane u analiziranoj društvenoj mreži te odrediti
kontekst u kojem se sadržaj sa elementima obmane pojavljuje. U svrhu implementacije navedenog modela
koristit će se programski jezik Python te njegove knjižnice namijenjene obradi prirodnog jezika i analizi
sentimenta.

• Keywords: Obmana; Detekcija obmane; NLP; Strojno učenje; LIWC
• Keywords (english): Deception; Deception detection; NLP; Machine Learning; LIWC
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:988092
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 14:37:51