检测LGBTQ+网络欺凌实例
机器学习
2024-09-20 v1 社会与信息网络
摘要
社交媒体对人类的轨迹产生了深远影响。然而，它的出现也使键盘武器化，使原本局限于面对面欺凌的滥用语言能够跳转到屏幕上，即网络欺凌。网络欺凌对全球青少年构成严重威胁，影响着众多人的心理健康与福祉。作为一个在线受风险群体，LGBTQ+社区成员尤其容易遭受欺凌，研究已揭示，认同LGBTQ+的个体在遭受线上骚扰方面存在显著相关性。因此，开发能够准确识别LGBTQ+成员面临的网络欺凌事件的机器学习模型至关重要。本研究旨在比较几种变换模型在识别针对LGBTQ+个体的网络欺凌方面的效能。我们旨在通过评估其在真实社交媒体数据上的有效性，确定这些现有方法在处理复杂和微妙类型的网络欺凌方面的优势与劣势。
引用
@article{arxiv.2409.12263,
title = {Detecting LGBTQ+ Instances of Cyberbullying},
author = {Muhammad Arslan and Manuel Sandoval Madrigal and Mohammed Abuhamad and Deborah L. Hall and Yasin N. Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.12263},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 4 tables, 1 figure, 17th International Conference on Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling, & Prediction and Behavior Representation in Modeling and Simulation