論文の概要: A Survey on Online User Aggression: Content Detection and Behavioural
Analysis on Social Media Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09367v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 20:59:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 17:43:36.967031
- Title: A Survey on Online User Aggression: Content Detection and Behavioural
Analysis on Social Media Platforms
- Title（参考訳）: オンラインユーザ獲得に関する調査:ソーシャルメディアプラットフォームにおけるコンテンツ検出と行動分析
- Authors: Swapnil Mane, Suman Kundu, Rajesh Sharma
- Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームの普及は、サイバーいじめ、オンラインハラスメント、攻撃的およびヘイトスピーチの普及など、サイバー攻撃的な行動の増加につながっている。
これらの行動は、オンラインの匿名性から、うつ病、自殺傾向、場合によってはオフライン暴力などの現実的な結果まで、社会的な重大な結果に結びついている。
本稿では,異なる研究のギャップを埋めることを目的として,攻撃的ユーザに対する攻撃的コンテンツ検出と行動分析の分野を掘り下げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7626756873727654
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of social media platforms has led to an increase in cyber-aggressive
behavior, encompassing a broad spectrum of hostile behavior, including
cyberbullying, online harassment, and the dissemination of offensive and hate
speech. These behaviors have been associated with significant societal
consequences, ranging from online anonymity to real-world outcomes such as
depression, suicidal tendencies, and, in some instances, offline violence.
Recognizing the societal risks associated with unchecked aggressive content,
this paper delves into the field of Aggression Content Detection and Behavioral
Analysis of Aggressive Users, aiming to bridge the gap between disparate
studies. In this paper, we analyzed the diversity of definitions and proposed a
unified cyber-aggression definition. We examine the comprehensive process of
Aggression Content Detection, spanning from dataset creation, feature selection
and extraction, and detection algorithm development. Further, we review studies
on Behavioral Analysis of Aggression that explore the influencing factors,
consequences, and patterns associated with cyber-aggressive behavior. This
systematic literature review is a cross-examination of content detection and
behavioral analysis in the realm of cyber-aggression. The integrated
investigation reveals the effectiveness of incorporating sociological insights
into computational techniques for preventing cyber-aggressive behavior.
Finally, the paper concludes by identifying research gaps and encouraging
further progress in the unified domain of socio-computational aggressive
behavior analysis.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームの台頭は、サイバーいじめ、オンラインハラスメント、攻撃的およびヘイトスピーチの普及など、幅広い敵対行動を含む、サイバー攻撃的な行動の増加につながっている。
これらの行動は、オンラインの匿名性から、抑うつ、自殺傾向、オフラインの暴力など現実世界の結果まで、社会的な重大な結果と関係している。
本論文は, 攻撃的コンテンツに対する社会的リスクを認識し, 攻撃的ユーザの攻撃的コンテンツ検出と行動分析の分野に進出し, 異種研究のギャップを埋めることを目的とした。
本稿では,定義の多様性を分析し,統一的なサイバー集約定義を提案する。
本稿では,データセット生成,特徴選択抽出,検出アルゴリズム開発を対象とし,Aggression Content Detectionの包括的プロセスについて検討する。
さらに,サイバー攻撃行動に影響を及ぼす要因,結果,パターンを探索する攻撃行動の行動分析について検討する。
この体系的な文献レビューは、サイバー攻撃の領域におけるコンテンツ検出と行動分析の相互検討である。
統合調査は、社会学的洞察を計算技術に取り入れてサイバー攻撃行動を防ぐ効果を明らかにする。
最後に,研究のギャップを特定し,社会計算的攻撃的行動分析の統一領域のさらなる進展を促す。
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