Anormal aktiviteler, insanlar veya nesnelerin normal ve rutin davranışlarına uymayan aktiviteleri ifade etmektedir. Sosyal ağlardan anormal aktivite, hesap veya paylaşımların tespiti, sosyal medya kullanıcılarını zararlı ve rahatsız edici içeriklerden uzak tutmak için önem taşımaktadır. Ancak anormal aktivitelerin tespiti, anormal aktivitelerin gerçek olanlardan ayrılmasının zor olması, mevcut algoritmalar ve değerlendirme ölçütlerinin yetersiz olması, sosyal medya büyük verisinin analizinin zorlukları ve mekânsal ve zamansal boyutların ele alınmasının zorluklarından dolayı zordur. Bu çalışmada günlük sosyal medya kullanıcı hareketlilik verisi üzerinden anormal aktivitelerin tespiti yapılmıştır. Ayrıntılı olarak, sosyal medya kullanıcı hareketliliklerinden, günlük toplam ziyaret edilen lokasyon sayısı ve günlük toplam uzaklık adında iki özellik çıkarılmış ve bu özellikler anormal aktivitelerin tespitinde kullanılmıştır. Anormal aktivitelerin tespiti için DBSCAN kümeleme algoritmasını kullanan bir algoritma önerilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın sosyal medya kullanıcılarının normal günlük aktivitelerini öğrenebildiğini ve anormal aktiviteleri tespit edebildiğini göstermiştir.