APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR CYBERBULLYING DETECTION

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51885/1561-4212_2023_4_343
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

Cyberbullying is a global problem affecting many people, especially children and teenagers. This phenomenon is common in many countries, causing psychological, emotional and social damage to its victims. Technologies such as social media and mobile apps exacerbate the problem by providing a platform for anonymous attacks. To resist cyberbullying, many organizations and governments are taking action, from zero-tolerance policies to legislative initiatives. Awareness raising and education also play a key role. At the forefront of the fight against cyberbullying is the development of neural networks that can automatically detect and block toxic content online. This article describes the main stages of training a neural network and creating an information technology based on it to protect people from such a phenomenon as cyberbullying.