論文の概要: The Online Behaviour of the Algerian Abusers in Social Media Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10369v1
- Date: Sat, 19 Mar 2022 18:22:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-26 15:57:19.957404
- Title: The Online Behaviour of the Algerian Abusers in Social Media Networks
- Title(参考訳): ソーシャルメディアにおけるアルジェリア人虐待者のオンライン行動
- Authors: Kheireddine Abainia
- Abstract要約: 本論文は,ソーシャルメディアにおけるサイバーいじめと虐待コンテンツに関する統計的研究である。
アルジェリアのコミュニティにおける虐待者のオンライン行動を見つけ出そうとする。
本研究の目的は,オンライン活動の活用による自動乱用検知システムによる意思決定を支援することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Connecting to social media networks becomes a daily task for the majority of
people around the world, and the amount of shared information is growing
exponentially. Thus, controlling the way in which people communicate is
necessary, in order to protect them from disorientation, conflicts,
aggressions, etc. In this paper, we conduct a statistical study on the
cyber-bullying and the abusive content in social media (i.e. Facebook), where
we try to spot the online behaviour of the abusers in the Algerian community.
More specifically, we have involved 200 Facebook users from different regions
among 600 to carry out this study. The aim of this investigation is to aid
automatic systems of abuse detection to take decision by incorporating the
online activity. Abuse detection systems require a large amount of data to
perform better on such kind of texts (i.e. unstructured and informal texts),
and this is due to the lack of standard orthography, where there are various
Algerian dialects and languages spoken.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアネットワークへの接続は、世界中の多くの人々にとって日常的なタスクとなり、共有情報の量は指数関数的に増加している。
このようにして、人々が意思疎通や対立、攻撃などから彼らを守るためには、コミュニケーションの方法を制御する必要がある。
本稿では,ソーシャルメディア(facebook)におけるサイバーいじめと虐待コンテンツに関する統計的研究を行い,アルジェリア社会における虐待者のオンライン行動を明らかにする。
具体的には、600の異なる地域から200人のfacebookユーザーがこの調査を行った。
本研究の目的は,オンライン活動の活用による自動乱用検知システムによる意思決定を支援することである。
乱用検出システムは、そのような種類のテキスト(例えば、非構造化および非公式のテキスト)に対してよりよく機能するために、大量のデータを必要とするが、これは、アルジェリアの方言や言語がさまざまな場所で話されている標準正書法が欠如しているためである。
関連論文リスト
- The Uli Dataset: An Exercise in Experience Led Annotation of oGBV [3.1060730586569427]
ヒンディー語、タミル語、インド英語の3言語で性別による虐待に関するデータセットを提示する。
このデータセットは、女性や南アジアのLGBTQIAコミュニティのメンバーと同一視する専門家によって、性虐待の経験に関する3つの質問に沿って注釈付けされたツイートで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T16:30:44Z) - Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social
Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。
本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-27T16:08:49Z) - Detecting fake accounts through Generative Adversarial Network in online
social media [0.0]
本稿では,ユーザ類似度尺度とGANアルゴリズムを用いて,Twitterデータセット内の偽ユーザアカウントを識別する手法を提案する。
問題の複雑さにもかかわらず、この方法は偽アカウントの分類と検出において80%のAUCレートを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T10:20:27Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-03T11:33:52Z) - Analysis of Online Toxicity Detection Using Machine Learning Approaches [6.548580592686076]
ソーシャルメディアやインターネットは、人々が情報の拡散や消費に欠かせない役割を担っている。
人口の半数近くがソーシャルメディアを使って意見や意見を表明している。
オンラインヘイトスピーチは、今やソーシャルメディアの欠点の1つであり、コントロールする必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-23T04:29:13Z) - Analysing Social Media Network Data with R: Semi-Automated Screening of
Users, Comments and Communication Patterns [0.0]
ソーシャルメディアプラットフォーム上でのコミュニケーションは、社会に広まりつつある。
フェイクニュース、ヘイトスピーチ、急進的要素は、この現代的なコミュニケーションの一部です。
これらのメカニズムとコミュニケーションパターンの基本的な理解は、負のコミュニケーション形態に対抗するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T14:52:01Z) - Preserving Integrity in Online Social Networks [13.347579281117628]
本稿では,オンラインプラットフォームとそのユーザをこのような被害から保護する技術の現状について調査する。
我々は,実践上有用であることが証明され,学術界から注目に値するテクニックを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T04:32:24Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T20:00:27Z) - Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of
Fake News [67.53424807783414]
ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。
この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。
ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T18:26:33Z) - I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources
on AI Model Performance [79.05613148641018]
我々は、異なるソーシャルネットワークのマルチモーダルデータから学習する際、異なる機械学習モデルの性能について検討する。
最初の実験結果から,ソーシャルネットワークの選択がパフォーマンスに影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T11:10:44Z) - Quantifying the Vulnerabilities of the Online Public Square to Adversarial Manipulation Tactics [43.98568073610101]
ソーシャルメディアモデルを用いて、コンテンツの品質に対するいくつかの敵の操作戦術の影響を定量化する。
ソーシャルメディアの目印である影響力のあるアカウントの存在は、操作するオンラインコミュニティの脆弱性を悪化させる。
これらの知見は、プラットフォームがソーシャルメディアユーザーによる操作のレジリエンスを高めるために使われる可能性があることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-07-13T21:12:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。