論文の概要: Towards a comprehensive taxonomy of online abusive language informed by machine leaning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17653v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 15:23:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.431795
• Title: Towards a comprehensive taxonomy of online abusive language informed by machine leaning
• Title（参考訳）: 機械的傾きによるオンライン虐待言語の包括的分類に向けて
• Authors: Samaneh Hosseini Moghaddam, Kelly Lyons, Cheryl Regehr, Vivek Goel, Kaitlyn Regehr,
• Abstract要約: 本稿では,オンラインテキストにおける乱用言語の特徴を識別するための分類法を提案する。 それは、コンテキスト、ターゲット、強度、直感、虐待のテーマなど、様々なオンライン虐待の側面を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of abusive language in online communications has posed significant risks to the health and wellbeing of individuals and communities. The growing concern regarding online abuse and its consequences necessitates methods for identifying and mitigating harmful content and facilitating continuous monitoring, moderation, and early intervention. This paper presents a taxonomy for distinguishing key characteristics of abusive language within online text. Our approach uses a systematic method for taxonomy development, integrating classification systems of 18 existing multi-label datasets to capture key characteristics relevant to online abusive language classification. The resulting taxonomy is hierarchical and faceted, comprising 5 categories and 17 dimensions. It classifies various facets of online abuse, including context, target, intensity, directness, and theme of abuse. This shared understanding can lead to more cohesive efforts, facilitate knowledge exchange, and accelerate progress in the field of online abuse detection and mitigation among researchers, policy makers, online platform owners, and other stakeholders.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニケーションにおける乱用言語の普及は、個人やコミュニティの健康と幸福に重大なリスクをもたらしている。 オンライン虐待とその影響に対する懸念が高まり、有害なコンテンツを識別し緩和し、継続的な監視、モデレーション、早期介入を促進する方法が必要である。 本稿では,オンラインテキストにおける乱用言語の特徴を識別するための分類法を提案する。 提案手法では,既存の18の多ラベルデータセットの分類システムを統合し,オンライン虐待言語分類に関連する重要な特徴を抽出する。 結果として生じる分類は階層的であり、5つのカテゴリと17の次元から構成される。 それは、コンテキスト、ターゲット、強度、直感、虐待のテーマなど、様々なオンライン虐待の側面を分類する。 この共有された理解は、より結束的な努力をもたらし、知識交換を促進し、研究者、政策立案者、オンラインプラットフォーム所有者、その他の利害関係者の間でのオンライン虐待の検出と緩和の分野における進歩を加速させる。

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