Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/5718
Title: Matching of social media accounts by using public information
Other Titles: Sosyal medya hesaplarının herkese açık bilgilerin kullanılarak eşleştirilmesi
Authors: Şahin, Serap
Çetinkal, Yağız
Keywords: Social networks
Social media
Twitter
Facebook
Public information
Internet
Issue Date: Oct-2016
Publisher: Izmir Institute of Technology
Source: Çetinkal, Y. (2016). Matching of social media accounts by using public information. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey
Abstract: Protection of private information on social networks (SNs) has become a serious and important topic since social network sites became popular and widely adopted worldwide. Usually people want their personal information to be known only by a small group of people including close friends and families. But sometimes they willingly accept to give some particular information about themselves to individuals which are neither a friend nor an acquaintance. Each SN has different purposes and people subscribe many of them. However, public information available on these sites reveals many aspects of user’s identity. In this work, it is shown that public information can be used to detect the different accounts of the same individual. This study is performed on two popular social media sites: Twitter and Facebook. Public attributes of the profiles such as real name, user name and status updates (tweets and posts) are used for comparing profiles on two SNs. Different data mining algorithms are compared for matching profiles. Also relationship between text similarity and total term counts of status updates is analyzed. Results show that simple features like real names, user names and status updates have high similarity between the accounts of the same users and these features can be used to detect profiles of the same user on different SNs. Also the more status updates a user posts on Facebook the more he will likely be detected by the matching schema. Thus, public information can be exploited to pose a threat to the privacy of the people on the Internet.
Sosyal ağlar dünyada popüler ve yaygın olduğundan beri gizliliğin korunması ciddi ve önemli bir konu olmuştur. Genellikle insanlar kişisel bilgilerini sadece yakın arkadaşların ve ailelerinin dâhil olduğu küçük bir grup ile paylaşır. Fakat bazen kendileri hakkındaki bazı bilgileri isteyerek yabancılarla da paylaşmak isteyebilirler. İnsanlar farklı kullanım amaçları olan birçok sosyal ağa kaydolmaktadır. Fakat sosyal ağlardaki herkese açık olan bu bilgiler kullanıcıların kimliğinin birçok noktasını açığa çıkarmaktadır. Bu çalışmada, herkese açık bu bilgiler kullanılarak aynı kişinin farklı sosyal ağ hesaplarının keşfedilebilir olduğu gösterilmektedir. Çalışma en popüler sosyal ağlardan Twitter ve Facebook üzerinde gerçekleştirildi. Hesaplardaki gerçek isim, kullanıcı ismi ve durum güncellemesi (tweetler ve yazılar) gibi herkese açık bilgiler, iki sosyal ağ üstündeki hesapların karşılaştırılması için kullanıldı. Hesapları eşleştirmek için farklı veri madenciliği algoritmaları karşılaştırıldı. Ayrıca hesaplar arasındaki yazı benzerliği ile yazılardaki terim sayısı arasındaki ilişki incelendi. Sonuçlar, aynı kişinin farklı hesapları arasında gerçek isim, kullanıcı ismi ve durum güncellemesi gibi basit niteliklerin yüksek oranda benzerlik gösterdiğini ve bu niteliklerin aynı kişilerin farklı sosyal ağlardaki hesaplarını tespit etmede kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca kullanıcılar Facebook’da ne kadar çok yazarsa, Twitter hesabı ile eşleşme olasılığı o kadar artmaktadır. Sonuç olarak herkes tarafından erişilebilen bu bilgiler internetteki kullanıcıların gizliliğine tehdit oluşturacak şekilde istismar edilebilir.
Description: Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2016
Full text release delayed at author's request until 2018.11.15
Includes bibliographical references (leaves: 49-51)
Text in English; Abstract: Turkish and English
x, 58 leaves
URI: http://hdl.handle.net/11147/5718
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T001575.pdfMasterThesis1.41 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

98
checked on Jun 19, 2023

Download(s)

32
checked on Jun 19, 2023

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.