通过贝叶斯趋势分析评估 COVID-19 对网络欺凌的影响
社会与信息网络
2020-09-07 v1 计算机与社会
摘要
COVID-19 的影响已从个人与全球健康蔓延至我们的社会生活。就数字存在而言，据推测在疫情期间网络欺凌显著上升。本文中，我们检验了近期网络欺凌及其事件举报是否增加的假设。为评估这些推测，我们收集了 2020 年 1 月 1 日至 2020 年 6 月 7 日间发布的网络欺凌相关公开推文（N=454,046）。简单的视觉频率学派分析忽略序列相关，且不能描绘变点。为解决相关性与相对较少的时间点问题，我们针对所收集数据通过自回归 Poisson 模型提出趋势的贝叶斯估计。我们表明，本文详述的这一新贝叶斯方法能清晰显示自 2020 年 3 月中旬起网络欺凌相关推文的上升趋势。然而，该证据本身并不表示网络欺凌的上升，而是显示了危机与个体对此类事件的讨论之间的相关性。我们的工作强调网络欺凌这一关键问题以及全球危机如何影响社交媒体滥用，并提供了一个可用于一般社交媒体数据分析的趋势分析模型。
引用
@article{arxiv.2009.02126,
title = {Evaluating the Impact of COVID-19 on Cyberbullying through Bayesian Trend Analysis},
author = {Sayar Karmakar and Sanchari Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02126},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2008.13613