論文の概要: From Perpetrators' Digital Footprints to Behavioral Communities: An Ontology-Driven Framework for Bengali Cyberbullying Analysis--- FULL VERSION

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30885v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 08:04:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.277969
• Title: From Perpetrators' Digital Footprints to Behavioral Communities: An Ontology-Driven Framework for Bengali Cyberbullying Analysis--- FULL VERSION
• Title（参考訳）: 加害者のデジタルフットプリントから行動共同体へ:ベンガルのサイバーいじめ分析のためのオントロジー駆動フレームワーク---FULL VERSION
• Abstract要約: 本稿では,オントロジー駆動型サイバーバブル行動とネットワーク解析(ODCBNA)を提案する。 要求駆動設計、知識グラフの構築、行動モデリング、コミュニティ分析、影響モデリングを統合している。 Bengali Contextual and Diverse Cyberbullying(BenCoDiC)コーパスをユースケースとして、ODCBNAは、少なくとも3つのいじめコメントや返信を犯人として持つ1,063ドルのユーザを特定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyberbullying involves behavioral and contextual patterns beyond isolated abusive messages. However, existing approaches remain fragmented across content detection, semantic representation, and network analysis, with limited interpretable perpetrator representations, multi-scale structural modeling, and explanations of behavior-driven similarity and influence propagation. These limitations hinder the identification of persistent perpetrators, characterization of behavioral communities, and assessment of potentially influential users. This paper proposes Ontology-Driven Cyberbullying Behavior and Network Analysis (ODCBNA), a perpetrator-centric framework integrating requirements-driven ontology design, knowledge graph construction, behavioral modeling, community analysis, and influence modeling. Using the Bengali Contextual and Diverse Cyberbullying (BenCoDiC) corpus as a use case, ODCBNA identifies $1{,}063$ users with at least three bullying comments or replies as perpetrators and represents each through a $64$-dimensional behavioral and contextual feature vector. Cosine similarity and $k$-nearest-neighbor modeling produce a weighted network with $27{,}554$ edges. Louvain analysis identifies six communities with a modularity of approximately $0.495$ and $27$ sub-communities. Feature-contribution analysis identifies the Video, Impact, and User Profile groups as the strongest contributors to behavioral similarity and community separation, while contextual dimensions support interpretation. Community-constrained influence analysis shows that IM Greedy achieves small positive gains in all six communities, although different seed-selection methods produce comparable diffusion spreads despite limited seed overlap. These findings provide an interpretable basis for understanding perpetrator behavior, community organization, and potential influence patterns in Bengali online environments.
• Abstract（参考訳）: サイバーいじめは、孤立した乱用メッセージを超えた行動パターンと文脈パターンを含む。 しかし、既存のアプローチは、コンテンツ検出、セマンティック表現、ネットワーク分析にまたがって断片化され、限定的な解釈可能な実行表現、マルチスケール構造モデリング、行動駆動の類似性や影響伝播の説明が残されている。 これらの制限は、永続的な加害者の識別、行動的コミュニティの特徴づけ、潜在的に影響力のあるユーザの評価を妨げている。 本稿では,要求駆動型オントロジー設計,知識グラフ構築,行動モデリング,コミュニティ分析,影響モデリングを統合した,実行者中心のフレームワークであるオントロジー駆動型サイバーバブル行動・ネットワーク分析(ODCBNA)を提案する。 Bengali Contextual and Diverse Cyberbullying (BenCoDiC)コーパスをユースケースとして、ODCBNAは少なくとも3つのいじめコメントや返信を加害者として持つ1{,}063$のユーザを特定し、それぞれを640ドルの行動的特徴ベクトルとコンテキスト的特徴ベクトルで表現する。 コサイン類似性と$k$-nearest-neighborモデリングは、27{,}554$のエッジを持つ重み付きネットワークを生成する。 ルーヴァン分析では、モジュラリティが0.495ドル、サブコミュニティが27ドルである6つのコミュニティを識別している。 特徴貢献分析は、ビデオ、インパクト、ユーザープロファイルグループを行動の類似性やコミュニティの分離に最も貢献するグループとみなし、文脈次元は解釈をサポートする。 コミュニティに制約された影響分析の結果,IM Greedyは6つのコミュニティすべてでわずかにプラスの上昇を示した。 これらの知見は,ベンガルのオンライン環境における加害者行動,コミュニティ組織,および潜在的影響パターンを理解するための解釈可能な基盤を提供する。

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