Under de senaste åren har mobbning och aggression mot användare av sociala medier ökat avsevärt, vilket har lett till allvarliga konsekvenser för offren för all demografi. Numera är det mer än hälften av de unga användarna av sociala medier över hela världen som ägnar sig åt cybermobbning, vilket beror på långvariga och/eller samordnade digitala trakasserier. Verktyg och teknik som är inriktade på att förstå och mildra den är dessutom knappa och oftast ineffektiva. I den här artikeln presenterar vi en principiell och skalbar strategi för att upptäcka mobbning och aggressivt beteende på Twitter. Vi föreslår en robust metod för att extrahera text, användare och nätverksbaserade attribut, studera egenskaperna hos mobbare och angripare, och vilka funktioner som skiljer dem från vanliga användare. Vi nd att mobbare postar mindre, deltar i färre online-gemenskaper, och är mindre populära än normala användare. Aggressorer är relativt populära och tenderar att inkludera mer negativitet i sina inlägg. Vi utvärderar vår metodik med hjälp av en corpus av 1,6M tweets postat över 3 månader, och visar att maskininlärning classi katjon algoritmer kan exakt upptäcka användare som uppvisar mobbning och aggressivt beteende, med över 90% AUC.
REF undersökte egenskaperna hos mobbare och angripare och de egenskaper som skiljer dem från normala användare.
Mean Birds: Detecting Aggression and Bullying on Twitter
{'venue': "WebSci '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}