I den nuvarande eran av online-interaktioner, både positiva och negativa erfarenheter är rikliga på webben. Precis som i verkligheten kan negativa erfarenheter få allvarliga konsekvenser för ungdomar. Nya studier har rapporterat it-offertiseringsfrekvensen bland tonåringar som varierar mellan 20% och 40%. I detta dokument fokuserar vi på cybermobbning som en särskild form av cybervictimisering och utforskar dess automatiska upptäckt och finkornig klassificering. Data som innehåller cybermobbning samlades in från webbplatsen för sociala nätverk Ask.fm. Vi utvecklade och tillämpade ett nytt system för cybermobbning annotation, som beskriver förekomsten och svårighetsgraden av cybermobbning, en postförfattares roll (harser, offer eller åskådare) och ett antal finkorniga kategorier relaterade till cybermobbning, såsom förolämpningar och hot. Vi presenterar experimentella resultat på automatisk upptäckt av cybermobbning och undersöker möjligheten att upptäcka de mer finkorniga cybermobbning kategorier i online-inlägg. För den första uppgiften erhålls ett F-poäng på 55,39 %. Vi observerar att upptäckten av finkorniga kategorier (t.ex. hot) är mer utmanande, förmodligen på grund av data gleshet, och eftersom de ofta uttrycks på ett subtilt och implicit sätt.
I REF förutsägs finkorniga kategorier för cybermobbning, där det görs åtskillnad mellan förolämpningar och hot och identifierade användarroller i utbytena.
Detection and Fine-Grained Classification of Cyberbullying Events
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}