网络欺凌是一个普遍问题,影响各年龄段,表现为骚扰、排斥和隐私泄露等,可能导致焦虑和抑郁。应对策略包括不回应、保存证据、屏蔽施暴者、举报和寻求支持。预防需个人与社区共同努力,倡导善良与尊重,提高意识。
本研究针对社交媒体平台上普遍存在的网络欺凌问题,评估现有的文本分类技术在识别网络欺凌实例中的有效性。通过对多种语言模型的比较,发现BERT在性能、时间效率和计算资源之间找到了良好的平衡,表现出色,具有较高的准确率和较低的错误率,表明经过适当调整和细化的现有模型在特定任务中的效能不容小觑。
一家匿名消息服务Yolo被控违背承诺揭示应用上的欺凌者,一项诉讼被上诉法院重新启动。上诉法院裁定,通信廉政法案第230条款不应阻止Yolo被指控误导其服务条款的索赔,但它确定该应用程序不会因允许骚扰的设计缺陷而承担责任,维持了先前裁决的另一部分。Yolo是一个与Snapchat集成的应用程序,允许用户发送匿名消息,但在2021年,一名青少年用户自杀后,该应用程序遭到诉讼。该男孩卡森·布赖德收到了来自匿名用户的骚扰和性暗示的消息,他认为这些用户可能是他认识的人。布赖德及其家人试图联系Yolo寻求帮助,但Yolo据称从未回应,有时公司的电子邮件根本无法送达。Snap禁止了Yolo和另一个被诉的应用程序,一年后,它禁止了所有匿名消息集成。布赖德的家人和其他一些受害家长认为Yolo违反了对用户的法律约束承诺。他们指出Yolo声称如果向他人发送“骚扰消息”,将会封禁用户并揭示其身份,但根据裁决总结,原告辩称“Yolo没有超过十人的员工,无法监控每天活跃用户数量达一千万的流量,以兑现其承诺,事实上它从未这样做过。”此外,他们声称Yolo应该知道其
Instagram推出了新的临时评论功能,用户可以在Reels和网格帖子上留下三天后自动消失的评论。这些评论是半私密的,用户可以选择可见范围。该功能旨在增强用户之间的私密互动,但也可能引发欺凌和骚扰的担忧。
匿名消息应用NGL与联邦贸易委员会和洛杉矶地区检察官办公室达成和解协议,不再向18岁以下儿童提供服务。NGL被指控欺骗年轻用户注册付费版本,并存在网络欺凌问题。NGL还违反了COPPA规则,同意支付500万美元解决指控。
该文综述多项研究,探讨大语言模型聊天机器人在心理健康、教育、反网络欺凌和社交机器人中的应用。重点包括:用户借聊天机器人获得心理支持并应对文化限制,提出“治疗性对齐”;聊天机器人促进自主学习与即时反馈,减轻教师负担;多任务机器人满足学生心理需求;结合检索框架减少错误;机器学习可检测网络暴力;LLM社交机器人具共情力,但存在重复、虚构等问题。
该文综述滥用语言检测中的偏见与去偏研究,提出XP-CB跨平台框架、mExCB可解释模型及BullyExplain数据集;分析性别偏见,采用去偏词嵌入、性别交换增强和微调可降低偏见90-98%;发现现有去偏方法有限,重标记数据更有效;Self-Debias最有效但影响语言建模;提出因果检测微调、交互式去偏等新思路。
该文综述网络欺凌自动检测研究,涉及多平台深度学习与迁移学习、Bi-LSTM孟加拉语检测、跨平台XP-CB框架、SecurityLLM网络安全模型及资源匮乏语言调研,并发布吉大港方言数据集,模型最高准确率达95%。
该文综述多模态网络有害内容检测研究,涵盖可解释模型检测网络欺凌并分析情感与目标群体、利用文本图像识别网络谣言、采用XLNet与ResNet50等模型对社交媒体Meme进行恶意言论与情感分类、构建孟加拉语Meme数据集,以及结合图像字幕、大语言模型推理和半监督学习提升有害Meme检测性能;多模态方法普遍优于单模态。
该文综述网络欺凌自动检测研究,涵盖多种模型与语料:线性SVM结合模拟帖及英、荷语料,F1分别为64%和61%;Bi-LSTM检测孟加拉语准确率达95.08%;XP-CB为跨平台框架;迁移学习支持多平台多主题检测;LSTM-Autoencoder在合成数据上最高达95%;DeepHateExplainer与HENIN提供可解释的仇恨/欺凌分类;复现研究表明深度学习优于传统模型;基于社交互动与种子词典可发现欺凌者、受害者及新词;Res-CNN-BiLSTM用于识别多因素欺凌以支持心理健康干预。
Hyprland是一个基于wlroots的开源Wayland合成器,强调定制和美观的图形和动画效果。但该项目的社区存在欺凌和仇恨,领导者需要改变态度。
本文讲述了作者两个孩子Mk-I和Mk-II的成长过程,其中Mk-I在学校遭受欺凌,作者试图教他应对方法。文章还探讨了兴趣班问题和养育孩子的困难和挑战。最后,作者与一位老朋友通过微信交流,她对生活感到焦虑,而作者则羡慕她的生活。
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