Novo algoritmo para identificar agressores cibernéticos no Twitter – Últimas Notícias
Nova York: Pesquisadores desenvolveram aprendizado de máquina algoritmos que podem identificar agressores e agressores Twitter com 90% de precisão.
Eles desenvolveram algoritmos para classificar automaticamente dois tipos específicos de comportamento on-line ofensivo, ou seja, cyber-bullying e ciber-agressão.
Os algoritmos foram capazes de identificar usuários abusivos – que se envolvem em comportamentos de assédio, como aqueles que enviam ameaças de morte ou fazem observações racistas – no Twitter com 90% de precisão.
"Em poucas palavras, os algoritmos 'aprendem' como distinguir os agressores e os usuários comuns, ponderando determinados recursos, pois são mostrados mais exemplos", disse Blackburn.
"Nossa pesquisa indica que o aprendizado de máquina pode ser usado para detectar automaticamente usuários que são ciber-agressores e, portanto, poderia ajudar o Twitter e outras plataformas de mídia social a remover usuários problemáticos", acrescentou Blackburn.
Para o estudo publicado na revista Transactions on the Rede, a equipe de pesquisa analisou os padrões comportamentais exibidos por usuários abusivos do Twitter e suas diferenças em relação a outros usuários.
"Criamos rastreadores – programas que coletam dados do Twitter por meio de vários mecanismos", disse o pesquisador Jeremy Blackburn, da Universidade Binghamton, nos EUA.
"Reunimos tweets de usuários do Twitter, seus perfis e coisas (sociais) relacionadas à rede, como quem eles seguem e quem os segue", disse Blackburn.
Os pesquisadores realizaram processamento de linguagem natural e análise de sentimentos nos próprios tweets, além de uma variedade de análises de redes sociais sobre as conexões entre os usuários.
Eles desenvolveram algoritmos para classificar automaticamente dois tipos específicos de comportamento on-line ofensivo, ou seja, cyber-bullying e ciber-agressão.
Os algoritmos foram capazes de identificar usuários abusivos – que se envolvem em comportamentos de assédio, como aqueles que enviam ameaças de morte ou fazem observações racistas – no Twitter com 90% de precisão.
"Em poucas palavras, os algoritmos 'aprendem' como distinguir os agressores e os usuários comuns, ponderando determinados recursos, pois são mostrados mais exemplos", disse Blackburn.
"Nossa pesquisa indica que o aprendizado de máquina pode ser usado para detectar automaticamente usuários que são ciber-agressores e, portanto, poderia ajudar o Twitter e outras plataformas de mídia social a remover usuários problemáticos", acrescentou Blackburn.
Source link
