Twitter 滥用行为的大规模众包与表征

近年来，攻击性、滥用性和仇恨性语言、性别歧视、种族主义以及其他类型的攻击性和网络欺凌行为以日益增长的频率在许多在线社交媒体平台中显现。事实上，过去的科学工作聚焦于研究这些流行媒体（如 Facebook 和 Twitter）中的此类形式。基于此类工作，我们以整体方式呈现了一项为期 8 个月的 Twitter 上各种滥用行为形式的研究。与过去工作不同，我们同时考察了涵盖不同滥用行为形式的多种标注方案。我们提出了一种增量且迭代的方法论，利用众包的力量以一组与滥用相关的标签标注大规模推文集合。事实上，通过应用我们包含标签合并或剔除的统计分析的方法论，我们识别出一组精简但稳健的标签。最后，我们提供所收集并标注的 10 万条推文数据集的初步概览与发现，该数据集已公开以供进一步科学探索。