278
Вчені розробили алгоритм передбачення атак тролів в Instagram
— Технології&Авто
Вчені з Колорадського університету розробили алгоритм пошуку і передбачення випадків кібермоббінга (навмисного образи і залякування користувачів) в соціальній мережі Instagram.
За допомогою машинного навчання та методів мовного аналізу фахівці змогли добитися 77% точності при пошуку атак тролів і 60% точності при їх передбаченні.
Автори проаналізували 2218 постів в соціальній мережі, розбивши їх на групи по прояви кіберагресії (один агресивний коментар) або кібермоббінга (два або більше негативних чи образливих коментаря). У вибірках за допомогою стандартних методів лінгвістичного аналізу вивчалося зміст коментарів і їх агресивний окрас.
Виявилося, що в “агресивних” коментаях найчастіше використовувалися слова, які ставилися до таких тем, як “релігія”, “смерть”, “наркотики”, “сексуальність”, “злість”, “смуток” тощо.
Одним з незвичайних результатів дослідження став той факт, що коментарі з великою кількістю нецензурної лексики, як правило, не були агресивними, найчастіше вони були пов’язані з політикою або спортом, а в деяких випадках автори кваліфікували їх як “дружню балаканину”.
На підставі цих даних учені створили набір ознак, за якими навчали програму-класифікатор.
Точність програмою можливих атак кібертролів склала 77%. Далі вчені намагалися передбачити то, чи викличе фотографія негативний відгук у коментарях. Для цього використовувалося машинне навчання, а в якості ознак – зміст фотографії та профіль користувача. Точність передбачення склала 60%. Надалі вчені планують підвищити точність роботи алгоритму.
За матеріалами: Дзеркало Тижня
Поділитися новиною
