5、利用人工智能打击数字媒体中的网络欺凌

利用人工智能打击数字媒体中的网络欺凌

1. 表情符号在网络欺凌检测中的作用

在数字通信，尤其是社交媒体平台上，表情符号已成为表达情感和想法的流行方式。它们在符号与其语义之间建立了紧密联系，能帮助用户表达仅靠文字无法传达的情感或观点，还可用于塑造社交媒体消息的潜在语义，如心情、食物或体育等。表情符号简洁地编码了原本可能需要多个单词才能传达的含义，有助于防止误解，因为没有表情符号的句子有时可能会被误解。

然而，负面表情符号可能尤其有害，主要分为两类：
- 被动攻击型表情符号 ：如翻白眼、讽刺脸等，通常用于表达恼怒、讽刺或厌烦。
- 主动攻击型表情符号 ：如愤怒脸、紧握的拳头等，表达更强烈的情绪，如愤怒、狂怒和暴力倾向。

负面表情符号不仅能传达这些情绪，还能表达利己主义、自我中心和支配欲，被用于羞辱、威胁、恐吓、吓唬和贬低他人。因此，我们必须意识到负面表情符号可能造成的潜在危害，特别是在网络欺凌的背景下。虽然表情符号可以增强在线交流，但它们也可能被用作伤害、冒犯和欺凌他人的工具。作为负责任的网民，我们有责任正确使用表情符号，避免使用可能伤害他人的负面表情符号。

一些研究人员已经探索了表情符号在网络欺凌检测中的应用：
- Ranasinghe和Hettiarachchi的研究 ：通过使用除字符嵌入之外的单独嵌入，结合表情符号来检测冒犯性内容，利用了emoji2vec，它包含根据Unicode表情符号标准中所有Unicode表情符号的描述进行的预训练嵌入。
- Samghabadi等人的研究