用于自动网络欺凌检测的多方面半合成数据集
社会与信息网络
2024-02-19 v1 计算与语言
机器学习
摘要
近年来，社交媒体的日益普及将自动网络欺凌检测推向了突出的研究领域。然而，由于缺乏标准定义和普遍接受的数据集，挑战依然存在。许多研究人员现在将网络欺凌视为网络攻击的一个方面，除了在线攻击外，还包括重复、同伴关系和有害意图等因素。从社交媒体网络获取反映所有网络欺凌组成部分的全面数据是一项复杂的任务。本文描述了一个广泛的半合成网络欺凌数据集，该数据集包含了网络欺凌的所有基本方面，包括攻击性、重复性、同伴关系和伤害意图。简要概述了创建数据集的方法，并额外提供了公开可访问数据集的详细概述。这篇随附的数据文章深入介绍了数据集，提高了透明度并支持复制。它还有助于更深入地理解数据，支持更广泛的研究用途。
引用
@article{arxiv.2402.10231,
title = {A Multi-faceted Semi-Synthetic Dataset for Automated Cyberbullying Detection},
author = {Naveed Ejaz and Fakhra Kashif and Salimur Choudhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.10231},
year = {2024}
}