Användningen av "Big Data" i politiken och beslutsfattandet är ett aktuellt diskussionsämne. 2013 års mord på Drummer Lee Rigby i Woolwich, London, Storbritannien ledde till en omfattande offentlig reaktion på sociala medier, vilket ger möjlighet att studera spridningen av online hatpropaganda (cyberhat) på Twitter. Mänskligt kommenterade Twitter data samlades in i de omedelbara efterdyningarna av Rigby mord för att träna och testa en övervakad maskininlärning text klassificerare som skiljer mellan hatiska och / eller antagonistiska svar med fokus på ras, etnicitet, eller religion; och mer allmänna svar. Klassificeringsdetaljerna härleddes från innehållet i varje tweet, inklusive grammatiska beroenden mellan ord för att känna igen "othering" fraser, anstiftan att svara med antagonistiska åtgärder, och påståenden om välgrundad eller berättigad diskriminering av sociala grupper. Classifierns resultat var optimala med hjälp av en kombination av probabilistiska, regelbaserade och rumsliga klassificerare med en vald ensemblemeta-klassificerare. Vi visar hur resultaten av klassificeringen på ett robust sätt kan användas i en statistisk modell som används för att förutsäga den sannolika spridningen av cyberhat i ett urval av Twitter-data. Tillämpningarna på politik och beslutsfattande diskuteras.
I REF utforskar författarna cyberhat på Twitter.
Cyber Hate Speech on Twitter: An Application of Machine Classification and Statistical Modeling for Policy and Decision Making
{'venue': None, 'journal': 'Policy & Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}