10、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. 网络欺凌概述

网络欺凌是指利用数字技术在网上骚扰、恐吓或伤害他人的行为。这是一个复杂且普遍存在的问题，影响着各个年龄段和背景的人，可能对受害者造成严重的心理和情感影响，在某些情况下甚至会导致身体伤害和自杀。

2. 机器学习：解决方案

传统的应对网络欺凌的方法，如家长监督和学校干预，在一定程度上有效果，但无法应对问题的规模和复杂性。因此，研究人员转向了机器学习算法等技术解决方案。

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习，并根据这些数据进行预测或决策。机器学习算法越来越多地用于分析和分类文本及图像数据，非常适合检测和预防数字媒体平台上的网络欺凌。其识别大型数据集中模式和异常的能力，已被证明是实时检测网络欺凌的有效方法。

3. 相关研究综述

3.1 考虑用户上下文的检测

以往对网络欺凌的检测研究往往只关注个别言论，忽略了用户特征和个人资料等上下文信息。而有研究表明，用户上下文有助于网络欺凌的检测。研究人员通过结合多种分析技术，提高了检测的准确性并避免了误报。具体步骤如下：
1. 扫描包含可能构成欺凌或骚扰的目标词汇、短语或表情符号的帖子。
2. 从评论的第一句到最后一句进行搜索，检测直接针对儿童的评论（上下文前言法）。
3. 使用基本的情感分析方法，识别具有针对性、攻击性和负面性的个人评论。

3.2 基于用户个性特征和情感的检测

通过使用多种集成分类器，研究考察了用户在YouTube上通过文本交流所传达的个性特征和情感对网络欺凌检测的影响。使用大五人格模型确定