Safety conceptNLP · Online wellbeing

Context-Aware Cyberbullying Protection

A multilingual moderation concept that considers conversation context before blocking or escalating potentially harmful messages.

Project record

This page reports the maturity and evidence documented in Ethosoft's working archive. It does not imply peer review, regulatory clearance, or clinical validation.

Methods and evidence

Safety conceptNLP · Online wellbeing

Context-Aware Cyberbullying Protection

A multilingual moderation concept that considers conversation context before blocking or escalating potentially harmful messages.

Interventions: Message blocking, warnings, account escalation, platform reporting, and educational prompts.
Safeguards proposed: Parent alerts for younger users, limited recent-message review, sentiment analysis, and a feedback loop.
Research need: Age-appropriate consent, privacy minimization, appeal mechanisms, multilingual bias testing, and false-positive analysis.

Status: the available material is a product and policy concept; no deployed moderation system or benchmark result is claimed.

Expanded project brief

Moderation with intervention, appeal, and care.

The cyberbullying concept goes beyond keyword blocking. It proposes contextual analysis for trolling, humiliation, harassment, and identity-targeted discrimination, combined with sentiment signals for aggressive or harmful tone. A message can be held before delivery, the sender can receive a behavioral explanation, and repeated violations can trigger graduated actions rather than an unexplained permanent ban.

The product brief also includes parent or guardian alerts, a limited recent-message view for safeguarding, multilingual support, reporting, and user feedback when a message is incorrectly flagged. Those features make governance part of the system: moderation thresholds, appeal records, retention periods, and access controls are as important as classifier quality.

Safety boundary: automated moderation should not be the sole decision-maker in high-impact cases. Human review, privacy-preserving logs, bias tests across languages and dialects, and clear escalation rules are required.

Verbatim project material

Original source text

The following text is reproduced exactly from the supplied project files. It is preserved for provenance; it may be in Turkish, use Markdown notation, or contain draft statements.

siber/🛡️ Siber Zorbalık Tespiti ve Engelleme Sistemi.md

Download original file

**Çevrimiçi Güvenlik ve Saygılı İletişim İçin Yapay Zeka Tabanlı Çözüm**

## 1. Giriş

**Siber zorbalık**, özellikle genç kullanıcılar arasında giderek artan bir sorun haline gelmiştir. Çevrimiçi platformlar, kullanıcıların anonim olarak etkileşimde bulunmasına olanak tanırken, aynı zamanda zorbalık, alay etme ve diğer olumsuz davranışları da teşvik edebilmektedir. Bu proje, siber zorbalığı tespit etmek ve engellemek amacıyla geliştirilmiş bir yapay zeka tabanlı çözüm sunmaktadır. Sistem, kullanıcılar arasında paylaşılan mesajları analiz ederek, zorbalık içeren içerikleri tespit eder, engeller ve güvenlik önlemleri alır.

---

## 2. Amaç

Bu projenin temel amacı, çevrimiçi sohbet platformlarında **siber zorbalığı önlemek** ve **güvenli, saygılı iletişimi teşvik etmek** için bir çözüm geliştirmektir. Yapay zeka algoritmaları kullanarak, mesajlar gerçek zamanlı olarak analiz edilir ve zorbalık içeren içerikler tespit edilerek engellenir. Proje, sadece zorbalık tespiti değil, aynı zamanda kullanıcıların eğitilmesine yönelik eğitimsel özellikler de sunar.

---

## 3. Temel Özellikler ve İşleyiş

### 3.1 Zorbalık İçeriği Tespiti

Yapay zeka modeli, tüm giden mesajları analiz ederek zorbalık içeren içerikleri tespit eder. Bu tespit, sadece dildeki belirli kelimelerle sınırlı kalmaz; mesajların anlam ve bağlamına dayalı derinlemesine analizler yapılır. Sistem, aşağıdaki zorbalık türlerini tespit edebilir:

- **Trolleme, alay etme, aşağılama** gibi ince zorbalık türleri

- **Etnik, cinsiyet, din** gibi hassas konularda ayrımcılık yapan içerikler

### 3.2 Mesaj Gönderiminin Engellenmesi

Zorbalık içeren bir mesaj tespit edildiğinde, sistem mesajın gönderilmesine izin vermez. Gönderen kişiye, mesajının gönderilemediği bildirilir. Aynı anda alıcıya da zorbalık içerikli mesajın iletildiği bildirilir. Bu, zorbalık yapan kişi ve mağduru arasında iletişimin engellenmesini sağlar.

### 3.3 Zorbalık Uyarı Sistemi

Sık sık zorbalık içeren mesaj gönderen kullanıcılar bir **uyarı** sistemine tabi tutulur. Kullanıcı, zorbalık içeren içerikleri sürekli olarak gönderirse, hesabı geçici olarak askıya alınabilir veya sosyal medya platformuna rapor edilebilir. Bu özellik, uzun vadeli kullanıcı davranışlarını izleyebilmek için etkili bir izleme mekanizması sağlar.

### 3.4 Ebeveyn Denetimi ve Uyarı Sistemi

Ebeveynler, çocuklarının zorbalığa maruz kalması durumunda anında bilgilendirilir. Ebeveynler, zorbalığa uğrayan çocuğun son 10 mesajını görüntüleyebilir ve uygun adımlar atabilirler. Bu özellik, çevrimiçi güvenliği artırarak ebeveynlerin çocuklarını daha iyi denetlemelerine olanak tanır.

### 3.5 Geçici Engelleme ve Aksiyon

Zorbalık devam ederse, sistemin güvenlik önlemleri devreye girer. Zorbalık mesajı gönderen kullanıcı, geçici olarak "sohbet dışı" bırakılabilir ve mesajları durdurulabilir. Bu önlem, zorbalığın yayılmasını engellemeye yönelik proaktif bir tedbirdir.

### 3.6 Duygu Analizi

Sistem, **duygu analizi** kullanarak yalnızca açık hakaretleri değil, aynı zamanda **negatif ve saldırgan dil kullanan mesajları** da tespit eder. Bu, zorbalık yapmayan ancak ortamı bozan ve kullanıcıyı olumsuz etkileyebilecek içerikleri de ele alır.

### 3.7 Geribildirim Sistemi

Kullanıcılar, zorbalık tespit edilen mesajları doğrulamak için bir **geribildirim mekanizması** kullanabilir. Eğer model yanlışlıkla bir mesajı zorbalık olarak işaretlerse, kullanıcılar "doğru" veya "yanlış" seçenekleriyle bunu işaretleyebilir. Bu, modelin doğruluğunu artırır ve sürekli olarak gelişmesini sağlar.

### 3.8 Çok Dilli Destek

Sistem, **global kullanıma uygun olacak şekilde çok dilli destek** sunar. Farklı dillerde zorbalık içeriği tespit edebilecek şekilde eğitilen model, dünya çapında farklı kültür ve dillere uyum sağlar.

### 3.9 Zorbalık Gönderen Kişilere Bilgilendirme

Zorbalık mesajları gönderen kişilere, **mesajlarının toplumsal etkileri** hakkında bilgilendirici uyarılar gönderilir. Bu uyarılar, kullanıcıları davranışlarını değiştirmeye teşvik eder ve toplumsal kurallara uymaları gerektiğini hatırlatır.

---

## 4. Projenin Gelişimi ve Gelecek Adımlar

Bu sistemin ilerleyen süreçlerde daha da geliştirilmesi planlanmaktadır. Yeni özellikler eklenerek kullanıcıların çevrimiçi güvenliğini artırmak hedeflenmektedir:

- **Kapsamlı Eğitim ve Bilgilendirme Modülleri**: Zorbalık içeren içeriklerin neden zararlı olduğunu anlatan eğitim modülleri eklenecektir.

- **Kapsamlı Zorbalık Raporları**: Kullanıcılar ve ebeveynler, belirli bir zaman dilimindeki zorbalık oranlarını raporlayabilir.

- **Otomatik Eğitim ve Müdahale**: Zorbalık tespit edilen mesajlarla ilgili otomatik eğitim içerikleri veya uyarılar gönderilecektir.

---

## 5. Sonuç

Bu proje, siber zorbalığa karşı güçlü bir savunma aracı sunarak, çevrimiçi platformlarda daha sağlıklı, güvenli ve saygılı bir iletişim ortamı yaratmayı amaçlamaktadır. Yapay zeka tabanlı bu sistem, yalnızca zorbalık tespiti ve engelleme işlevi görmenin ötesine geçer ve kullanıcıların davranışlarını eğitmeyi hedefler. **Ebeveyn denetimleri**, **kullanıcı uyarı sistemleri** ve **çok dilli destek** gibi özelliklerle, global çapta etkin bir çözüm sunulmaktadır.

---

Bu rapor, projenin amaçlarını, işleyişini ve gelecekteki potansiyel gelişim alanlarını kapsamlı bir şekilde açıklamaktadır. Gelecekte sistemin daha da gelişmesi ve geniş çapta uygulanabilirliği hedeflenmektedir.