Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine Etkileri
Download "Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine Etkileri"
1 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine Etkileri Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir Özet: Sosyal ağlar, internet kullanıcılarının ortak bir ilişki/ilgi içerisinde gruplanması sonucu oluşan ağlardır. Bu ağlar sosyal web sitelerinin gelişimine paralel olarak oluşmuş ve insanların kendi içeriklerini oluşturmaları temeline dayanmaktadır. Bloglar, etiketleme, folksonomi ve wikiler bu siteler içerisinde oluşturulan içeriği kategorileştirmeye ve bu sayede paylaşım ve işlenebilirlik kazandırmaktadır. İnternet kullanıcılarının kişisel verilerini saklamak için oluşturulan profiller, oluşturulma, işlenme ve uygulama açısından farklı alanlarda kullanılmaktadır. Profil yönetimini oluşturan bu işlemler, aynı zamanda ortak özelliklere sahip kullanıcılar için kişiselleştirilebilir ve yönetilebilir bir ortam sunmaktadır. Bu makale içerisinde profil yönetimi gerçekleştirilirken sosyal ağların profiller üzerine etkileri ve genişletilebilirlik etkilerinden bahsedilmektedir. Kişisel verilerin farklı profil yaklaşımlarında nasıl oluşturulduğundan ve saklandığından bahsedilecek, ardından da bu tip yaklaşımların sosyal ağlar ile nasıl genişletilebileceğinden bahsedilecektir. Anahtar Sözcükler: Sosyal Ağlar, Profil Yönetimi, Kişiselleştirme, FOAF Social Networks and Effects on Profile Management Abstract: Social Networks are formed by grouping of internet users around a common relationship. They are developed beside the invocations of social web sites and affected by the creation of users own content. Blogs, tagging, foksonomies and wikis are the methodologies inside social web sites to categorize the users content. Profiles are created to save personal information and used in many different areas of application. Profile management is dealing with the creation of a personalized and manageable environment for users sharing common interests. Inside this paper, the effects of social networks on the profiles during profile management process and extensions of profile management through these effects are discussed. Creation of personal information inside different profile approaches and extensions based on social networks are added. Keywords: Social Networks, Profile Management, Personalization, FOAF 1. Giriş Kişisel verilerin paylaşılabilir olduğu, internet üzerinden kişisel foto, adres ve önemli bilgilerin paylaşıldığı bir ortam içerisinde, sosyalleşmenin önemi büyüktür. Sosyal ağlar da büyük kişisel verilerin saklanmasında, ilişkilendirilmesinde ve kategorileştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Sosyal ağ analizi, bu ağlar üzerinde kişisel verilen eşleştirilmesi, karşılaştırılması işlemlerini içermektedir. 543 Ancak sosyal ağlar tüm bu özelliklerinin yanı sıra, temsil edilmesi zor bir yapı tanımlamaktadır. Sosyal olarak ilişkilerin zorlukları ve farklılıkları, ağırlıklar ve ölçekleme yöntemleri ile giderilmektedir.bu tip yapılarda bile kişisel özellikler tam olarak temsil edilemez ve tüm işleviyle kullanılamaz. Böyle bir durumda kişisel verinin bütünlüğünün saklanması amacıyla sosyal ağların anlamsal olarak ilişkileri saklayabildiği ve kişisel veriyi işleyebileceği bir ortam olmalıdır. Ontolojiler geniş bir veri yapı içerisindeki sınırsız yapısıyla bu probleme çözüm olmaktadır.
2 Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine Etkileri Bu makale içerisinde ilk kısımda sosyal ağlar ve çeşitleri, ikinci kısımda profil ve profil yönetimlerinin nasıl tanımlandığı anlatılmaktadır. Bu iki yöntem bir sonraki kısımda ortak bir çözüm etrafında tartışılarak birleştirilmiştir. 2. Sosyal Ağlar Sosyalleşme internetin yaygın olarak kullanılması ile kullanım imkanı bulan ve Web 2.0 paradigmasının geliştirilmesi sonucunda uygulamaya geçirilmiş bir kavramdır. Web sayfaları içerisinde kendine ait bir uzay oluşturan ziyaretçiler, kendi aralarında ilişkiler tanımlayarak ve iletişim kurarak sosyalleşme kavramını gerçekleştirirler. Sosyal ağlar, bir topluluk içerisindeki ilişkilerin ziyaretçiler tarafından oluşturulması sonucunda oluşan ağlardır. yöntemler sayesinde sosyal ağ içerisinde hizmetler verilebilmekte ve topluluklar bu sosyal ağlar ile modellenebilmektedir. Uygulama bazında düşünüldüğünde sosyal ağlar sadece kullanıcı Web sayfaları arasındaki bağlantılardan oluşmamaktadır. Uygulama içerisinde tanımlanan ve kişisel özellikleri saklanmış kullanıcılar ve topluluklar arasında tanımlanan ilişkiler de Sosyal ağlar içerisinde gösterilmektedir. Bu ilişkiler gündelik hayat düşünüldüğünde karmaşıklaşabilmekte, hatta kendi aralarında bile ilişkiler tanımlanabilmektedir (Babalık ilişkisi ile oğul olma ilişkisinin ters anlamlı olmaları gibi). Bu nedenle sosyal ağ içerisindeki ilişkiler tanımlanırken aynı zamanda anlamlandırılmalıdır. Sosyal ağlar her zaman bağlı oldukları sosyal topluluk içerisinde tanımlanırlar. Bu topluluklar internet ile birlikte gelişmiş ve çoğalmış olan sosyal web siteleridir. Farklı özelliklere sahip bu topluluklar aşağıdaki şekilde sınıflandırılır : İşlem Toplulukları: İnternet üzerinden alım-satım yapan kişilerin oluşturduğu topluluklardır. İlgi Toplulukları: Ortak bir ilgi alanı hakkında bilgi alışveriş yapmak amacıyla oluşturulan topluluklardır. İlişki Toplulukları: Hayat ile ilgili fikirlerin paylaşıldığı ve yeni arkadaşlıkların oluşturulduğu topluluklardır. İmgelem Toplulukları: Hayali bir ortam içerisinde bir araya geldiklerine inanan kişilerin oluşturduğu topluluklardır. Sosyal ağlar farklı topluluklara ait insanların bir araya gelebilmeleri ve iletişim kurabilmelerini sağlamaktadır. Sosyal ağlar bu özelliği nedeniyle yazılım sektörü içerisinde birçok farklı durumlara çözüm olarak kullanılabilmektedir. Sosyal ağlar getirdiği bu çözümleri kendi içerisinde oluşturduğu ağ yapısı ile gerçeklemektedir. Bu ağ yapısı içerisinde ağ analizinde kullanılan yöntemler  kullanılmaktadır. Bu 544 Şekil 1. Sosyal Ağ Örneği Şekil 1 de küçük bir sosyal ağ gösterilmektedir. Basit bir sosyal ağın karakteristik özelliklerini taşımaktadır. İki küçük küme arasında köprü görevi gören kaynaklar (erdem), merkeze en yakın ve en çok bağlantı içeren kaynaklar (oğuz) bu küçük ağ içerisinde görülmektedir. Bu basit ağ, bir işyeri ya da bir internet sitesi için düşünüldüğünde, ortaya bazı sorunlar çıkar. Böyle karmaşık ağlar üzerinde çalışma yapabilmek ve ilişkiler tanımlayabilmek için sosyal ağların yazılımsal olarak nasıl gösterileceğinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla sosyal ağlar üzerinde bu tür işlemlerin tanımlandığı sosyal ağ analizi uygulanmaktadır.
3 1.1 Sosyal Ağ Analizi Sosyal ağlar bahsettiğimiz gibi karmaşık ya da basit yapılar olabilir. Karmaşık ya da basit olsun her türlü ağ yapısı belirli şekillerde temsil edilebilir ve işlenebilir. Bu amaçla oluşturulan çalışmalara sosyal ağ analizi denmektedir. Sosyal ağ analizi yeni bir kavram olmamakla birlikte, birçok farklı uygulama alanı bulur. Sosyoloji, sosyal psikoloji, antropoloji, ekonomi ve bilgi teknolojileri alanlarında uygulanabilen sosyal ağ analizi, temelini graf teorisinden alır. Sosyal ağ tanım itibariyle birbirine bağlı kenarlardan oluşan tepelerden oluşan bir ağdır. Bu yapı graf teorisinde G = ( V, E) şeklinde temsil edilir. Tepe ve kenar kümelerinin ilişkilendirilmesi sonucu oluşan graflar, matrislerle temsil edilmektedir. Sosyal ağlar içerisindeki ilişkiler ağırlık olarak ele alındığında matrislerle gösterilebilmektedir. Ancak,  içerisinde tanımlanan küçük dünya problemi sonucunda matrislerle ifade edilen grafların sosyal ağlara uymayacağı açıktır. Ortaya çıkan bu problem günümüze kadar farklı birçok yolla çözülmeye çalışılmıştır. Bunlardan iki tanesinden bahsedersek, matrislerin komşu olmayan iki köşesinin birbirine en uzak noktaları olduğu kabulüne bağlı olarak,  içerisindeki problemin çözümü için bu iki noktanın daha yakın gösterilmesi gerekir. Bu durumda matrisimiz iki boyutlu olmaktan çıkar ve bir toroidal kafes oluşmaktadır. Şekil 2 içerisinde görülen kafes yapısı,  içerisindeki problemi çözmekle birlikte, ölçeklenebilir değildir. Bu amaçla tanımlanan alfa  ve beta-modeller  içerisinde belirli bir olasılıkla dağılmış bir ağ modelleri ile bu sorun çözülmüştür. Şekil 2. Toroidal Sosyal ağ gösterimi Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi 545 İkinci olarak ağların ağaçlarla gösterildiği bir durumda ise, ağaçların yapıları gereği sosyal ilişkiler gösterilemeyecektir. Arkadaşlık ilişkisini ele aldığımızda geçişli olan bu ilişki aynı zamanda bir üçlü devre de oluşturabileceğinden, ağaçlar Sosyal ağların gösterimi için yetersizdir. 1.2 Ontolojiler Ontoloji kavramı yine Sosyal ağlar gibi birçok farklı bilim dalında kullanılan bir kavramdır. Ontoloji kavramsallaştırmanın açıklaması anlamına gelmektedir . Ontolojiler kavramsal olarak ifade edilebilen varlıkların açıklamalarından oluşmaktadır. Bu açıklamalar gerek varlık hakkında bilgi içerebilir gerekse diğer varlıklarla ilişkilerini de betimleyebilir, sınırlandırabilir ve örnekleyebilir. Bu bağlamda bakıldığında ontolojiler hem modeli hem de modele ait örnekleri içerebildikleri için özel yapılardır. Ontolojiler, mantıksal dillere dayanarak kavramsallaştırmayı açıklamaktadır. Bu nedenle mantıksal diller içerisinde tanımlı kuralları içselleştirerek ontoloji betimleme dilleri, Resource Description Framework 1 (RDF), DARPA Agent Markup Language 2 (DAML), Ontology Definition Language 3 (OWL), oluşturulur. Temel olarak Extensive Markup Language (XML) e dayanan bu ontoloji dilleri, betimleme mantığının konsept ve rol kavramlarını, sınıf ve özellik kavramlarına dönüştürmüşlerdir. Bu sayede tanımlı sınıflar ve özellikler arasında kapsama, kesişim ya da ayrık olma durumları tanımlanabilmektedir. Sosyal ağlarda ki ilişkiler de daha önce bahsedildiği gibi basit veri yapılarıyla tanımlanamazlar. Daha önce bahsedildiği gibi bu ilişkiler kendi aralarında da ilişkiler tanımlayabilmekte, hiyerarşi veya ters olma gibi durumları içermektedir. Bu anlamsallık düşünüldüğünde kenarlar ile gösterilen ilişkiler için daha karmaşık bir veri yapısı olması gerektiği açıktır. Ontolojiler bu nedenle Sosyal ağların gösteriminde
4 Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine Etkileri kullanılabilmektedir. Örnek olarak Friend-ofa-Friend 4 projesi kapsamında gerçekleştirilen FOAF ontolojileri sayesinde kişisel veriler saklanabilmekte ve sosyal ağ yapısı tanımlanabilmektedir. Sosyal ağların önceki gösterimleri düşünüldüğünde FOAF ontolojileri işlenebilirlik olarak zordur. Anlamsallık olarak sosyal ağı tam tanımlayan FOAF ontolojileri, kümeleme (clustering) ve ölçeklenebilirlik açısından çok masraflıdır . <foaf:person rdf:nodeid="me"> <foaf:title>mr</foaf:title> <foaf:givenname>okan</ foaf:givenname> <foaf:family_name>bursa</ foaf:family_name> <foaf:nick>oky</foaf:nick> <foaf:mbox_sha1sum>20f7e83a8c4460 b84b0678fd7ac6f08ec47af17d </foaf:mbox_sha1sum> <foaf:homepage rdf:resource= "http:\\efe.ege.edu.tr\~bursa"/> <rel:workswith> <foaf:person rdf:ref="unalir"> </foaf:person> </rel:workswith> <rdfs: seealso rdf:resource= "http://del.icio.us/rss/okanss"/> <foaf:holdsaccount rdf:resource= "http://del.icio.us/okanss"/> </foaf:person> <foaf:person rdf:nodeid="unalir"> <foaf:nick>hocam</foaf:nick> <foaf:name>murat Osman</ foaf:name> <foaf:lastname>ünalır</ foaf:lastname> <foaf:homepage rdf:resource= "http:\\efe.ege.edu.tr\~unalir" /> </foaf:person> Şekil 3. FOAF Örneği Profil Yönetimi Büyük verilerle çalışmanın zorluklarından birisi istenilen verinin ya da en uygun verinin belirlenmesinin zorluğudur. Ancak bu işlem istenen veriyle ilgili ya da ilgisiz diğer verilerin yarattığı gürültüden dolayı zorlaşmaktadır. Bu soruna çözüm olarak profil yönetimi, büyük veriler içerisinde önemli ve doğru bilginin elde edilmesi için oluşturulmaktadır. Doğru bilgiye ulaşmak amacıyla profiller hedefe yönelik servisler sunabilmekte , belirli bir örüntü içermesi nedeniyle sahtekârlık işlerinin belirlenmesinde , sosyal olarak bireyleri sınıflandırmakta ve sıralamakta  kullanılabilmektedir. Bu farklı alanların ortak özellikleri kişisel verilerin olduğu gibi saklanıp kullanılması değil, bu bilgilerden daha farklı bilgiler elde edilmesini amaçlayan teknikler gerektirmeleridir. Profil yönetimi, bu amaçla oluşturulan profillerin yaratılması ve uygulamamasını kapsar. Temel bir kullanıcı profili, içerisinde kişi ile ilgili temel bilgiler, diğer kişilerle sosyal ilişkileri, kullandığı cihazlarda kullanılmak üzere arayüzler ve günlük planı, toplantıları ve bu toplantılarda sahip olduğu rolleri ve tercihleri saklayabilir . Profiller büyük verilerin kabataslak olarak incelenmesi, verilerin hazırlanması ve veri madenciliği teknikleri ile yorumlanması sonucunda oluşturulur. Oluşturuldukları yönteme bağlı olarak profiller, denetlenmiş ve denetlenmemiş öğrenme içeren profiller olarak sınıflandırılırlar. Denetlenmiş öğrenmede, tümdengelim içeren bir yöntem kullanılarak veritabanlarındaki benzerlikler, ilişkiler gibi belirli bir örüntülerin bulunması sonucunda profiller oluşturmaktadır. Denetlenmemiş öğrenmede ise önceden kabul edilen bir hipoteze bağlı olmadan, eldeki verileri çıkarsayarak elde edilen profiller oluşturmaktadır. Bu süreçler sonucunda oluşan profiller, hedef kullanıcının sayısına bağlı olarak bireysel ya da grup profilleri olabilmektedir. Bireysel profiller kişiler için özel olarak oluşturulan profillerdir ve her bireyin kişisel verilerinin diğer
5 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi kişisel verilerden farklı olduğu kabulüne dayanır. Bireysel profillere örnek olarak FOAF ontolojileri verilebilir. Profiller birer fonksiyon olarak düşünüldüğünde, tüm küme elemanlarının eldeki profil modeline uygunluğu(fonksiyona girdi olarak verilebilmesi), profilin tüm kümeye dağıtık olup olmadığını belirler. Profil modeline uygunluk, profil kümesinin potansiyel veri kümesi içerisindeki tüm elemanları kapsaması sonucunda oluşur. Başka bir değişle eldeki profili tanımlayan cümle, tüm evren içerisindeki her eleman için anlamlıdır. Bu şekilde oluşturulmuş profiller dağıtık profiller olarak isimlendirilir. Bazı durumlarda potansiyel veri kümesindeki her eleman profil kümesinde de bulunmaz. Bu tür profiller dağıtık olmayan profillerdir. 3. Sosyal Profiller Bahsedilen profil yönetimi içerisinde profillerin birbirinden bağımsız olduğu kabul edilmektedir. Ancak günümüzdeki profil yaklaşımlarının bahsedilen kısıtlamalar nedeniyle ele almadıkları profiller arası ilişkilerin saklanması gerekliliği, FOAF ontolojileri içerisinde gerçeklenmektedir. Profiller böyle bir gösterim içerisinde sosyalleşebilir, kişisel veriler kendi aralarında bağlar kurabilirler. Profillerin sosyalleşmesi sonucunda daha önceden gerçekleştirilemeyen farklı uygulamalar da gerçekleştirilebilir olacaktır . Profiller artık sosyal olarak kendi aralarında bilgi alışverişi yapabilecek, ortak olarak çalışabilecek ve daha da önemlisi gruplandırılabileceklerdir. Bu anlayışla FOAF ontolojilerinin genişletilmesi sonucunda grup profilleri tanımlanır. Bu tip profiller kişisel verileri ele alarak ortak özellikleri bulunan kişileri gruplama ihtiyacı sonucunda oluşur. Sorgulama, gezinti ve arama gibi sosyal web sitelerinde bulunan özellikleri etkileyecektir. 4. Sonuç ve Öneriler Bu makale içerisinde, sosyal ağlar, profiller ve profil yönetimi ve kişisel verilerin saklanması yanı sıra sosyal olarak davranabildiğini gördük. Öncelikle sosyal ağların uygulanabilirlik açısından ne tür yaklaşımlarla saklanabildiğini ve bu yaklaşımların farklarından bahsettik. Ardından sosyal ağların yönetimi için gerekli yapı taşlarına uygun olarak ontolojilerin neden kullanılması gerektiğini ve ontolojilerin sosyal ağ yapısı içerisinde kullanılması sonucunda profil yönetimini nasıl etkileyeceğinden bahsettik. İleri ki çalışmalarda sosyal profillerin büyük FOAF verileri üzerinde ne tür etkileri olduğunu, ölçeklenebilirlik açısından grup profillerinin etkin olup olmadıklarını inceleceğiz. 5. Kaynaklar  Elmer, G., Profiling Machines. Mapping the Personal Information Economy, MIT Press, (2004).  Geradts, Z., Sommer, P., D6.7c: Forensic Profiling, FIDIS Deliverables 6 (7c), (2008).  Hildebrandt, M., Gutwirth, S., Profiling the European Citizen. Cross Disciplinary Perspectives, Springer, Dordrecht. doi: / ISBN (2008).  Diestel, R., Graph Theory, Graduate Texts in Mathematics, Springer-Verlag, Heidelberg Vol Basım (2005).  Vossen, G., Hagemann, S., Unleashing web 2.0: From concepts to creativity, Ubiquity, no. Aralık, sf. 1 (2007).  Milgram, S., The Small World Problem, Psychology Today, Vol. 2, (1967). 547
6 Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine Etkileri  Mika, P., Social Networks and the Semantic Web, 2004 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 04), wi, sf (2004).  Watts, D. J., Networks, Dynamics, and the Small-World Phenomenon. AJS 105 (2): doi: / (1999). resolve?ajsv105p493pdf  Sarvotham, S., Riedi, R., and Baraniuk, R., Network and user driven alpha-beta on-off source model for network traffic, Comput. Netw. 48, 3 (Jun. 2005), (2005). DOI= dx.doi.org/ /j.comnet ,  Ding, L., Zhou, L., Finin, T. W., Joshi, A., How the Semantic Web is Being Used: An Analysis of FOAF Documents. In HICSS,  Staab, S., Domingos, P., Mike, P., Golbeck, J., Ding, Li, Finin, T., Joshi, A., Nowak, A. Vallacher, R. R., Social networks applied, Intelligent Systems, IEEE, vol. 20, no. 1, (2005).  Tapucu, D., Can, Ö., Bursa, O., Unalir, M., O., Metamodeling Approach to Preference Management in the Semantic Web, M-PREF2008 Chicago USA, IAAA, pp , ISBN , (2008).  Gruber, T. R., A Translation Approach to Portable Ontology Specifications, Knowledge Acquisition, 5(2): , (1993). 548
Anlamsal Web Portallarda Profil Yönetimi
Anlamsal Web Portallarda Profil Yönetimi Profile Management in Semantic Web Portals Okan, Bursa Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ege Üniversitesi, İzmir okan.bursa@ege.edu.tr Murat Osman, Ünalır Bilgisayar
1081 KENT BİLGİ SİSTEMLERİNDEKİ VERİTABANI FARKLILIKLARININ İYİLEŞTİRİLMESİ Tuncay ERCAN *, Murat KOMESLİ ** ÖZET Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), veri yönetiminin hemen hemen bütün alanlarında kullanılabilmekte,
Hazırlayanlar: Mahir Kutay (Dokuz Eylül Üniversitesi) Salih Zafer Dicle (DEÜ), Mehmet Ufuk Çağlayan (BÜ)
Hazırlayanlar: Mahir Kutay (Dokuz Eylül Üniversitesi) Salih Zafer Dicle (DEÜ), Mehmet Ufuk Çağlayan (BÜ) ÖZET Güvenin Önemi Sosyal Bilimlerde Güven Bilgisayar Bilimlerinde Güven Dünyada Güven Modellenmesi