Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Veri Madenciliği / Büyük Veri Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER İstanbul Medeniyet Üniversitesi.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Veri Madenciliği / Büyük Veri Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER İstanbul Medeniyet Üniversitesi."— Sunum transkripti:

1 Veri Madenciliği / Büyük Veri Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER İstanbul Medeniyet Üniversitesi

2 SOSYAL AĞ NEDİR?

3 Etimolojisi: δημοκρατία (dēmokratía) Halkın Yönetmesi δ ῆ μος (dêmos) ”Halk" ve κράτος (kratos) ”Güç/Yönetim" Demokrasi Kültürü Nedir? Kültürün Teknoloji ilişkisi (Does Artifacts have Politics?) Sosyal Ağlar ve Sosyalleşmenin Sanallaşması Demokrasinin Sanallaşması (E-Democracy, Media Democracy, …) Demokratik Kültürün Sanallaşması DEMOKRASI

4 Authoritarian Anticipatory Christian Consensus Delegative Deliberative Demarchy Economic Electronic Grassroots Illiberal Inclusive Industrial DEMOKRASI ÇEŞITLERI Islamic Liberal Non-partisan Ochlocracy Participatory Polyarchy Radical Religious Representative direct Social Sociocracy Soviet Totalitarian Tyranny of the majority

5 Doğrunun tanımı nedir? En doğru bildiğiniz bilginin dayanağı nedir? Doğruluğundan emin olmunmayan (sorgulanmayan) bilgilerin (ki bu bilgiler ortalama bir insanın bildiği bilgilerin %99’unu oluşturmaktadır) dayanağı sadece algılardır. Bilgiyi alırken, kimin söylediği, Ne söylediği, Nasıl söylediği Cevap Soruya Verilir: Sormadığınız sorunun cevabını alamazsınız. DEMOKARSI DOĞRU YÖNETIM BIÇIMI MIDIR?

6 ARGÜMAN AĞLARI

7 Bir toplumda, sadece %10 tarafından sabit durulan kanaatin, fikrin derinliğine göre değişen sürelerde bütün topluluğa hakim olduğu gösterilmiştir. %10 altındaki desteklenen fikirler için ilerleme görülememiştir. KANAAT YAYILMASI (SPREAD OF OPINIONS)

8 Dijital Tsunami Akışkan Demokrasi SOSYAL AĞLAR VE DEMOKRASI

9 Sosyal ağlar hayatımıza girdi ve engellenemez İnternet bir kültür bir görüş ve bir politika taşıyor Bu politikanın bir parçası da etkileşimli demokrasi (insanlar nasıl sosyal ağlara, haberlere, resimlere dokunuyorsa, demokrasiye de dokunacaktır) Iki boyutlu demokrasi (sosyal ağlardan bilginin alındığı ve uygulandığı, uygulamaların ise yine sosyal ağlarda yayıldığı) iDemocracy (Interactive Democracy) eDemocracy yukarıdan aşağıya uygulamadır (anti-demokratik) iDemocracy ise aşağıdan yukarıya uygulamadır (demokratik yapılanma) SOSYAL AĞ DEMOKRASİSİ

10 Kayıtlı herkes yeni bir kanun önerisinde bulunabilir Kayıtlı herkes, bir kanun düzeltmesi veya iptalini talep edebilir Kayıtlı kişiler, kanun tekliflerini görebilir, fikirbeyan edebilir veya alternatifler önerebilir Kayıtlı kişiler, fikri destekleyebilir (+1) veya desteklemeyebilir (-1) Yeterli desteğe ulaşan teklifler (+1) parlemento tarafından incelenir Parlemento, kanun teklifini alternatifleri ile birlikte ele almak zorundadır Teklifler (ve alternatifleri) ilgili taraflar tarafından oylanmak üzere (mahalle, il, ilçe, ülke geneli) oylamaya açılır ve gerekli durumlarda referanduma gider Parlemento tanımı itibariyle danışma kurulu ve sekreter işlerini yürütmüş olur Halkın aktif katılımı esastır, ilgisiz toplumlarda başarısız olması olasıdır IDEMOCRACY

11 1.En kötü espiri : Kim Ağlar? 2.Facebook arkadaşım ‘intiharın sınırındayım, bir uçurumdan düşmek üzereyim’ yazmış, hiç düşünmeden onu dürttüm(poke). SOSYAL AĞLAR 3. Eklenen yeni bir özellikle, yakında aradığınız herşeyi sosyal ağlarda bulabileceksiniz, hayatınızın kaybolan binlerce saati dışında 4. Sosyal ağların 450bin kişinin iş bulmasına sebep olduğu iddia edilmiş, malesef facebook resimleri yüzünden 550bin kişi işini kaybetmiştir. 5. Facebook kullanıcı sayısı 500 milyonu geçti, işsizliğin neden %10 olduğunu artık açıklayabiliriz.

12 YENİ AHİT’DE HZ. İSA’NIN SOSYAL AĞI

13 1.Tıbbi konular, salgın hastalıkların kontrolü vs. 2.Sosyal izleme (Terör olayları, gizli örgütler) (community Extraction) 3.Bağlantı Tahminleri (link prediction) 4.Kişi takibi (iş başvuru süreçleri) 5.Ticaret ve Reklam Pazarı 6.Yeni iş alanları SOSYAL AĞLAR NE İŞE YARAR?

14 1.Big Data (Büyük Veri Kavramı) nasıl saklanacağı ve nasıl işleneceği 2.Elektronik işler (E-Ticaret, E-Eğitim, E-Devlet, E-Yönetim) 3.SNA (Social Network Analysis) – Graph Theory 4.Veri Güvenliği ve Kişisellik (Privacy) 5.Social Hacking (Sosyal Güvenlik) 6.Hukuki Süreçler GÜNCEL BAZI KONULAR

15 Herhangi bir veri üzerinden anlamlı ve tekrar edilebilir sonuçlar üretmeyi amaçlar: Marketlerde sepet analizi (kampayna reklam süreçleri) Askeri strateji örüntüleri (patterns) Piyasa yapısı (borsa analizi) Bioinformatics (tahliller, bulgular, teşhisler) Yazar tanıma Seçim analizleri, Sosyal olayların analizi (anketlere alternatif) İstatistik = Kehanet (R. Guenon) İstatistik vs. Olasılık VERİ MADENCİLİĞİ NEDİR?

16 A, B’yi beğendiyse ama C’yi beğenmediyse, C ise D ve E’yi beğendiyse ve hem D hem de E, A’yı beğendiyse ama A’nın D’nin varlığından haberi bile yoksa, E’nin, C’nin D’yi ve E’yi beğendiğini bilebilmesi için F, G’nin B ile konuşmasını teşvik etmeli mi ki bu sayede C, H’nin çevresini biraz da olsa etkileyebilsin SORU?

17 GERÇEK BİR ÖRNEK

18 Extension (Uzama) Büyüyen İnternet Her Zaman, Her Yerden, Herşey M2M, IoT (Internet of Things) Milyonlarca Cihaz… Expansion (Genişleme) Yüksek Bağlantı hızı Spectrum optimisation (many-to-many hedef algısı) Enhancement (Gelişme) Akıllı ağlar Veri Merkezli ve içerik yönelimli ağlar İçerik duyarlı ağlar GELECEK?

19 Meem’ler kültürel semboller ve düşüncelerdir ve insandan insana geçer GEN dikey olarak akar, Meem ise yatay ilerleyebilir Meem’ler insanda yaşayabilir ölebilir dönüşebilir (mutasyon) veya daha önceki meem’ler ile çarprazlanabilir (xover) GENETIC VS. MEMETIC The Selfish Gene, Richard Dawkins, 1976 Kara propaganda, Yalanın tekrarı, Ümitsizlik, yitirilmişlik, yanlızlık gibi duyguların fikirleri etkilemesi

20 INTERNET VE DUYGULAR

21 Kutupsallık (polarity) Seçim ve siyasi konuşma örnekleri Kelimeler, resimler, arkadaşlar ve ifadelerin kutupsallığı Graph Mining Image Mining SENTIMENTAL ANALYSIS

22 Sosyal ağdaki varlıklar (resim, yazı, video) kimin malıdır? Sosyal ağlardaki açıklamalar basın açıklaması hükmünde midir? Kamuya duyuru mudur? Kişisel bilgilerin çalınması, kopyalanması ve taklidi nasıl sorunlar doğurur? İnternet üzerindeki iletişim sayesinde suçluları, suç işlemeden yakalamak mümkün müdür? Bu devlete ne kadar yetki tanır? (NSA) HUKUKSAL SÜREÇLER

23 SIR Modeli Susceptible (S) : Henüz bulaşmamış kişiler Infected (I) : Enfeksiyon kapmış kişiler Recovered (R): Enfeksiyonu atlatmış kişiler (bağışıklık kazanmışlar) Stokastik Aktör Yönetlimli Model Zamana bağlı olarak modelin evrilmesi Belirli zamanlardaki ağ kontrolü sürekli Markof Zinciridir Ağdaki evrilme aktörlerin fayda fonksiyonlarını maksimize etme çabalarına göre evrilir Görülmeyen Uzay Modeli Aktörler arasındaki ilişki ihtimali, ağın görülmeyen yanında yatar Sosyal ağ ilişkisi, maximum benzetim (likelihood) ve Bayesian Ağda yatar ve MCMC ile analiz edilir. SNA MODELLERI

24 BU PAYLAŞIM SENİN SON PAYLAŞIMIN OLABİLİR! Sosyal ağlarda da salihlerle olunuz Yalan, mubalağa, ve kendini methetmek, birini övmek ve yermek sosyal ağlarda olunca gerçek hayattan farklı değildir. "Kişiye, yalan olarak, her duyduğunu anlatması yeter!" (Ebû Hureyre radıyallahu anh. Müslim) "Bilmediğin şeyin ardına düşme, çünkü göz, kulak ve kalp hepsi sorumludur, mutlaka sorguya çekilecektir." (İsra, 17/36), paylaşımların vebali Sosyal ağlarda her paylaştığımızdan sorumluyuz. "Onlar ki harcadıkları zaman israf etmezler, cimrilik de yapmazlar, ikisi arası orta yolu tutarlar." (el-Furkan, 25/67) Upgrade çılgınlığı “Hem vakarla evinizde durun da daha önceki Cahiliye döneminde olduğu gibi süslenip dışarı çıkmayın.” Ahzâb Sûresi, 33/33, Kadınlar İnsanların gizli şeylerini araştırmayın, kusurlarını görmeyin! [Müslim], Tecessüs Bir Müslümanın kalbini kırmak, haksız olarak incitmek, Kâbe'yi 70 kere yıkmaktan daha günahtır. [Rıyad-un-nasihin], münakaşa ve tenkit


"Veri Madenciliği / Büyük Veri Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER İstanbul Medeniyet Üniversitesi." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları