Опасный онлайн: Как нейросети распознают травлю в испаноязычном интернете

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как алгоритмы глубокого обучения эффективно выявляют кибербуллинг в текстах на испанском языке, обеспечивая защиту от онлайн-агрессии.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура системы обнаружения кибербуллинга представлена, демонстрируя подход к выявлению и анализу агрессивного поведения в онлайн-среде.

Представлена модель на основе сверточной нейронной сети, достигшая средней точности прогнозирования в 98.85% при выявлении кибербуллинга в текстах на испанском языке.

Несмотря на растущую осведомленность о проблеме кибербуллинга, автоматическое выявление агрессивных высказываний в онлайн-пространстве остается сложной задачей. В данной работе, посвященной ‘Detecting cyberbullying in Spanish texts through deep learning techniques’, предложена модель на основе сверточной нейронной сети для обнаружения кибербуллинга в испаноязычном сегменте социальных сетей. Достигнута высокая точность прогнозирования — в среднем 98.85%, что позволяет эффективно выявлять оскорбления, расистские высказывания и другие формы онлайн-агрессии. Возможно ли масштабирование данной модели для других языков и платформ, и какие дополнительные факторы следует учитывать для повышения ее эффективности?

Раскрывая проблему: Кибербуллинг в испанском сегменте сети

Наблюдается тревожная корреляция между стремительным ростом популярности социальных сетей и увеличением случаев кибербуллинга, особенно среди наиболее уязвимых групп населения. Распространение онлайн-платформ, предоставляя возможности для общения и самовыражения, одновременно создаёт благоприятную среду для агрессивного поведения и травли. Молодые люди, подростки, а также представители меньшинств и люди с ограниченными возможностями оказываются особенно подвержены риску стать жертвами кибербуллинга, что может приводить к серьезным психологическим последствиям, включая депрессию, тревожность и даже суицидальные мысли. Интенсивное использование цифровых технологий, в сочетании с недостаточной осведомленностью о рисках и отсутствием эффективных механизмов защиты, усугубляет данную проблему, требуя комплексного подхода к её решению.

Существующие методы выявления кибербуллинга часто оказываются неэффективными при анализе неформальной речи и учета культурных особенностей, особенно в языках, отличных от английского. Алгоритмы, разработанные преимущественно для анализа формального текста, испытывают трудности с распознаванием сленга, иронии, сарказма и других лингвистических приёмов, характерных для онлайн-коммуникации. Эта проблема усугубляется применительно к языкам с богатой морфологией и синтаксисом, где даже небольшие изменения в структуре предложения могут существенно влиять на его смысл и эмоциональную окраску. В результате, значительная часть проявлений кибербуллинга, выраженных в неформальной и культурно-специфической лексике, остается незамеченной автоматическими системами, что требует разработки новых подходов к обнаружению и предотвращению данного явления.

Специфика кибербуллинга в испаноязычном сегменте сети представляет собой сложную задачу для автоматизированного обнаружения. Грамматическая структура испанского языка, с его развитой системой склонений и спряжений, в сочетании с широким разнообразием региональных диалектов и сленга, значительно усложняет анализ текстовых сообщений. Онлайн-сленг, сокращения и неформальные выражения, характерные для разных испаноязычных стран, создают дополнительные трудности для алгоритмов, обученных на более стандартных языковых данных. Игнорирование этих лингвистических особенностей может приводить к ложным срабатываниям или, что более опасно, к пропуску реальных случаев кибербуллинга, что подчеркивает необходимость разработки специализированных методов анализа, учитывающих культурный и языковой контекст.

Формирование основы: Сбор и подготовка данных

Для формирования надежного обучающего корпуса был проведен масштабный сбор данных, в результате которого было извлечено 83 400 твитов. Данный объем данных был выбран с целью обеспечения достаточной статистической значимости и репрезентативности для обучения моделей глубокого обучения, что необходимо для эффективного выявления и классификации данных, связанных с кибербуллингом. Сбор данных осуществлялся в рамках предварительного этапа подготовки к построению и тестированию алгоритмов.

Для формирования корпуса данных твиты собирались на основе тщательно подобранных ключевых слов, связанных с проявлениями кибербуллинга. Этот стратегический подход включал использование лексики, напрямую указывающей на агрессивное поведение в сети, оскорбления, угрозы и унижения, а также слов, обозначающих жертв и свидетелей травли. Для повышения точности отбора применялся метод расширения списка ключевых слов с использованием синонимов и связанных понятий, что позволило охватить более широкий спектр проявлений кибербуллинга и снизить количество ложноотрицательных результатов при сборе данных.

Собранные данные подверглись тщательной обработке посредством конвейера предобработки, включающего удаление стоп-слов, пунктуации и URL-адресов. Тексты были приведены к нижнему регистру и токенизированы для создания числового представления, пригодного для использования в моделях глубокого обучения. Кроме того, была применена лемматизация для приведения слов к их нормальной форме, что позволило снизить размерность признакового пространства и повысить эффективность обучения. Данный процесс стандартизации данных является критически важным для обеспечения корректной работы и высокой точности алгоритмов машинного обучения.

Результирующий набор размеченных данных, состоящий из твитов, идентифицированных как содержащие признаки кибербуллинга и не содержащие их, является основой для обучения и оценки разработанной модели. Этот набор данных, сформированный после этапа сбора и предварительной обработки 83 400 твитов, позволяет модели различать проявления кибербуллинга и неагрессивные высказывания. Точность и эффективность модели напрямую зависят от качества и репрезентативности размеченных данных, поэтому особое внимание уделялось обеспечению сбалансированного соотношения между позитивными и негативными примерами в наборе.

Модель генерирует данные в процессе, включающем последовательные этапы обработки и преобразования исходной информации.

Кодирование языка: От твитов к векторам

Для представления каждого слова из корпуса твитов использовались векторные представления слов (Word Embeddings). Этот метод позволяет преобразовать дискретные символы в непрерывные векторы фиксированной размерности, где семантически близкие слова отображаются в близкие векторы в многомерном пространстве. Векторные представления формируются на основе анализа контекста, в котором слово встречается в большом объеме текста, что позволяет модели улавливать синтаксические и семантические связи между словами, выходя за рамки простого сопоставления ключевых слов. Размерность векторов, как правило, варьируется от нескольких десятков до нескольких сотен измерений, обеспечивая достаточное пространство для кодирования семантической информации.

Векторное представление слов позволяет модели учитывать контекст употребления, в отличие от простого сопоставления ключевых слов. Вместо идентификации слов как уникальных символов, каждое слово сопоставляется с многомерным вектором, где близость векторов отражает семантическую схожесть слов. Это означает, что модель может определить, что слова «король» и «царь» имеют схожий смысл, даже если они не встречаются в одном и том же контексте, поскольку их векторы будут близки в векторном пространстве. Такой подход позволяет модели понимать смысл предложений и учитывать нюансы языка, что существенно повышает точность анализа и обработки текстовой информации.

Анализ распределения частотности слов в корпусе текстов подтвердил соответствие закону Ципфа. Данный закон утверждает, что частота появления слова обратно пропорциональна его рангу в списке по частоте встречаемости, то есть $f \approx \frac{C}{r}$, где $f$ — частота слова, $r$ — его ранг, а $C$ — константа. Наблюдаемое соответствие эмпирических данных закону Ципфа служит косвенным подтверждением репрезентативности используемого корпуса текстов, поскольку данная закономерность характерна для естественных языков и больших текстовых массивов.

Распределение слов в тексте соответствует закону Ципфа.

Обнаружение кибербуллинга с помощью глубокого обучения

Наша модель обнаружения кибербуллинга использует сверточную нейронную сеть (CNN) для анализа текстового содержимого твитов. CNN применяются для автоматического извлечения признаков из текста, таких как последовательности слов и фразы, которые могут указывать на агрессивное или оскорбительное поведение. Архитектура CNN позволяет модели распознавать локальные паттерны в тексте, которые могут быть упущены другими методами анализа. Обучение модели происходит на большом корпусе текстовых данных, что позволяет ей адаптироваться к различным стилям и формам кибербуллинга.

Модель обнаружения кибербуллинга разработана с учетом специфики испанского языка, что позволяет ей выявлять характерные паттерны и нюансы, указывающие на проявления агрессии и травли в текстовых сообщениях. Особое внимание уделяется лингвистическим особенностям, таким как использование сленга, неформальной лексики, а также характерных для испанского языка грамматических конструкций, которые могут указывать на негативное намерение или агрессивное поведение. Модель учитывает контекст и семантику фраз, чтобы отличать обычные выражения от проявлений кибербуллинга, что повышает точность идентификации в испанскоязычном текстовом контенте.

Оценка производительности модели обнаружения кибербуллинга проводилась с использованием кросс-валидации. В ходе тестирования, обучающая выборка была разделена в соотношении 90/10 для обучения и проверки модели соответственно. Результаты кросс-валидации показали среднюю точность предсказаний на уровне 98.85% во всех итерациях, что свидетельствует о высокой надежности и обобщающей способности модели при выявлении кибербуллинга в испанских текстах.

Представленное исследование демонстрирует, как глубокое обучение, в частности, сверточные нейронные сети, позволяет достичь высокой точности в обнаружении кибербуллинга в испанском языке. Этот подход, направленный на выявление скрытых закономерностей в текстовых данных, подчеркивает важность упрощения сложных систем для более ясного понимания. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов, позволяющих открывать новые». Подобно этому, представленная модель не просто классифицирует тексты, но и предлагает метод для более эффективного анализа и предотвращения онлайн-травли, доказывая, что истинная сила заключается не в сложности, а в ясности и точности выявления ключевых признаков.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует эффективность сверточных нейронных сетей в обнаружении кибербуллинга на испанском языке. Однако, достижение 98.85% — это не триумф, а скорее указание на оставшиеся, порой неочевидные, сложности. Модель, как и любой инструмент, отражает предрассудки данных, на которых она обучалась. Что, если агрессия маскируется иронией или культурными нюансами, неподвластными простому анализу тональности? Следующим шагом видится не увеличение процента точности, а разработка методов выявления скрытых форм агрессии, понимание контекста и намерений автора.

Стремление к «идеальной» модели, способной обнаружить каждый случай кибербуллинга, — тщеславно. Гораздо важнее — создание системы, способной учиться на ошибках, адаптироваться к меняющимся формам онлайн-агрессии и, возможно, даже предсказывать ее появление. Каждая дополнительная функция, каждый параметр — это шум, отвлекающий от сути. Истинное совершенство — в простоте, в исчезновении автора из процесса анализа.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более «тонких» моделей, способных к пониманию семантики и прагматики языка, а не только к анализу отдельных слов и фраз. И, возможно, стоит задуматься о том, чтобы перенести акцент с обнаружения агрессии на создание инструментов, способствующих развитию эмпатии и взаимопонимания в онлайн-пространстве. Ведь лучший способ борьбы с тьмой — зажечь свет.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19899.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-25 00:57