Forskningen om upptäckt av it-mobbning har ökat under de senaste åren, delvis på grund av spridningen av it-mobbning i sociala medier och dess skadliga effekter på unga människor. En växande mängd arbete håller på att växa fram när det gäller automatiserade metoder för att upptäcka cybermobbning. Dessa metoder använder maskininlärning och naturliga språkbearbetning tekniker för att identifiera egenskaperna hos en cybermobbning utbyte och automatiskt upptäcka cybermobbning genom att matcha textdata till de identifierade egenskaperna. I denna uppsats presenterar vi en systematisk genomgång av publicerad forskning (som identifierats via Scopus, ACM och IEEE Xplore bibliografiska databaser) om cybermobbning av detektionsmetoder. På grundval av vår omfattande litteraturöversikt kategoriserar vi befintliga metoder i fyra huvudklasser, nämligen övervakad inlärning, lexikonbaserade, regelbaserade och blandade initiativ. Övervakade inlärningsbaserade metoder använder vanligtvis klassificeringar som SVM och Na € ýve Bayes för att utveckla prediktiva modeller för cybermobbning detektion. Lexicon-baserade system använder ordlistor och använder närvaron av ord i listorna för att upptäcka cybermobbning. Regelbaserade tillvägagångssätt stämmer överens med fördefinierade regler för att identifiera mobbning, och blandade initiativ kombinerar mänskligt resonemang med en eller flera av de ovan nämnda tillvägagångssätten. Vi fann brist på märkta dataset och icke-holistisk hänsyn till cybermobbning av forskare när man utvecklar detektionssystem är två viktiga utmaningar som cybermobbning detektion forskning. Detta dokument kartlägger i huvudsak den senaste tekniken inom cybermobbning av detektionsforskning och fungerar som en resurs för forskare att avgöra var de bäst kan styra sina framtida forskningsinsatser på detta område.
Forskningen om upptäckt av cyberaggression har ökat under de senaste åren på grund av dess spridning över sociala medier, och dess skadliga effekter på människor REF.
Approaches to Automated Detection of Cyberbullying: A Survey
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}