Abstrakt. Cybermobbning blir ett stort problem i onlinemiljöer med oroande konsekvenser. De flesta av de tekniska studierna har dock fokuserat på att upptäcka cybermobbning genom att identifiera trakasserande kommentarer snarare än att förhindra incidenter genom att upptäcka mobbarna. I detta arbete studerar vi automatisk upptäckt av mobbare på YouTube. Vi jämför tre typer av automatisk detektion: ett expertsystem, övervakade modeller för maskininlärning, och en hybridtyp som kombinerar de två. Alla dessa system tilldela en poäng som anger nivån av "blygsamhet" av online mobbare. Vi visar att expertsystemet överträffar maskininlärningsmodellerna. Hybridsorteraren visar en ännu bättre prestanda. Med ökningen av användningen av Internet som ett socialt medium, en ny form av mobbning har dykt upp, kallas cybermobbning. Cybermobbning definieras som en aggressiv, avsiktlig handling som utförs av en grupp eller individ, med hjälp av elektroniska kontaktformer upprepade gånger och över tid mot ett offer som inte lätt kan försvara sig [1]. En av de vanligaste formerna är att publicera hatiska kommentarer om någon i sociala nätverk. Många samhällsstudier har genomförts för att ge stöd och utbildning för vuxna och tonåringar [2, 3]. De flesta av de befintliga tekniska studierna om cybermobbning har inriktats på att upptäcka mobbning eller trakasserande kommentarer [4–6], medan det knappast finns något arbete med den mer utmanande uppgiften att upptäcka cybermobbningar och studier för detta forskningsområde saknas i stor utsträckning. Det finns dock få undantag som pekar på en intressant riktning för införlivandet av användarinformation för att upptäcka stötande innehåll, men mer avancerad användarinformation eller personliga egenskaper som skrivstil eller eventuella nätverksaktiviteter har inte inkluderats i dessa studier [7, 8]. Cybermobbning prevention baserad på användarprofiler behandlades för första gången i vår senaste studie där ett expertsystem utvecklades som tilldelar poäng till sociala nätverksanvändare för att ange deras nivå av "blygsamhet" och deras potential för framtida missuppfostran baserat på historien om deras verksamhet [9]. I det tidigare arbetet undersökte vi inte modeller för maskininlärning. I denna studie fokuserar vi återigen på att upptäcka mobbare i sociala nätverk online, men nu undersöker vi effektiviteten hos både expertsystem och maskininlärningsmodeller för att identifiera potentiella mobbare. Vi jämför prestanda för båda systemen för uppgiften att tilldela en poäng till sociala nätverk användare som indikerar deras nivå av mobbning. Vi visar att expertsystemet överträffar maskininläraren och effektivt kan kombineras i en hybridklassificerare. Det tillvägagångssätt som vi föreslår kan användas för att bygga upp övervakningsverktyg för att hindra potentiella mobbare från att göra ytterligare skada. I detta avsnitt kommer vi att förklara egenskaperna hos de corpus som används i denna studie. Vi beskriver även funktionsutrymmet och de tre funktionskategorierna som har använts för utformningen av expertsystemet och för maskininlärningsmodellerna. YouTube är en populär användargenererad innehållsvideoplattform. Dess publik demografi matchar dem från den allmänna internet befolkningen [10]. Olyckligtvis missbrukar mobbare plattformen för att utnyttja sina mål genom att trakassera kommentarer och andra missuppfostran. För vår kännedom är inga dataset för cyberbuller detektion allmänt tillgängliga och därför bestämde vi oss för att samla in våra egna. För att ha ett rimligt antal och olika cyberbuller vi sökte YouTube efter ämnen känsliga för cybermobbning. Vi bestämde vilka användare som kommenterade de tre bästa YouTube-videorna i varje ämne. Totalt 3 825 användare togs ut och vi samlade in en logg över användarnas aktiviteter under en period på 4 månader (april - juni 2012). Vi fångade också profilinformation om användarna, såsom deras ålder och det datum de anmälde sig. Totalt finns det 54 050 kommentarer i vår datauppsättning. I genomsnitt finns det 15 kommentarer per användare (StDev = 10,7, Median = 14). Medelåldern för användarna är 24 år med 1,5 års medlemskapstid. Två doktorander var anställda för att självständigt kommentera användarna som mobbare eller icke-mobbare (inter-annotatoravtal = 93%, Kappa = 0,78) baserat på deras kommentarer och definitionen av cybermobbning tillhandahålls tidigare. Användarna som båda notatorerna hade märkt som mobbning (n=419) var märkta som mobbare. Oenigheterna löstes genom en tredje notators beslut. Totalt klassificerades 12 % av användarna som mobbare. Feature space Vi sammanställde en uppsättning av 11 funktioner i tre kategorier som ska användas i våra modeller. Valet av funktioner begränsades av vad som är tekniskt möjligt att extrahera från YouTube. De tre kategorierna som representerar användarnas åtgärder, beteende och egenskaper presenteras i tabell 1. I detta avsnitt introducerar vi de tre typer av modeller som används för att beräkna och tilldela mobbning poäng till de sociala nätverk användare: en multi-criteria utvärderingssystem, en uppsättning modeller maskininlärning och två hybridmodeller som kombinerar de två. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Slutligen, i REF, YouTube-användare kännetecknas baserat på en "blygsamhet" poäng.
Experts and Machines against Bullies: A Hybrid Approach to Detect Cyberbullies
{'venue': 'Canadian Conference on AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}