Cyberbullying Detection and Prevention: Data Mining in Social Media

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/confluence51648.2021.9377077
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article is devoted to analysis of the articles on cyberbullying of children and adolescents and creating the methodology of working on the own work, which related especially to Kazakh social media. The article provides examples of similar works by foreign researchers, the United States, England and other European countries. Using the methods of theoretical, namely analysis, synthesis, and empirical: comparison and experiment, the analysis of works on this topic was carried out, and this work was aimed at analyzing the problem in the Kazakh space. In brief, we consider the issue of creating a parser, as well as collecting data for training machine learning and deep learning algorithms that could find and block texts containing a humiliating slope in real time. The article will be of interest to both novice specialists who are engaged in data analysis, and experienced ones to expand their horizons.The question of implementing deep learning algorithms requires further study, which is one of the parts of a large work being done, as well as a future topic for a subsequent article.