Машинный алгоритм исследовал Твиттер на предмет травли

Сотни миллионов постов ежедневно появляются в социальной сети Твиттер и предоставляют новые возможности для исследования травли.

«Обычно дети стараются скрыть случаи травли от взрослых, и жертвы очень неохотно говорят об этом взрослым по разным причинам», сказала профессор психологии Эми Беллмор из Висконсинского университета в Мэдисоне. „Они не хотят показаться ябедами или полагают, что взрослые ничего не смогут с этим поделать“.

И все же типичные исследовательские методы относительно травли полагаются на детей — жертв и хулиганов — чтобы описать их переживания в обзорах.

„Для стандартного исследования мы обращаемся к студентам одного класса одной школы“, сказала Беллмор. „Затем проводим одну съемку. За год мы лишь единожды можем собрать данные по детям. Процесс этот весьма трудоемкий“.

Время и труд не так важны для компьютера, и, тем не менее, Беллмор с аспирантами Яньмин Суи и Кван-Сун Юном помогли профессору информатики Джерри Жу, который исследует машинное обучение и учит компьютеры анализировать бесконечный поток постов на Твиттере, чтобы найти следы запугивания и травли.

„Мы установили, что очень часто жертва и хулиган и даже свидетели обсуждают реальную травлю в социальных сетях“, сказал Жу. „Компьютеры находят последствия, обсуждения эпизодов травли, происходившей в реальном мире“.

В ходе работы были установлены любопытные моменты. „Удивительно то, как часто жертвы воспринимают травлю“, сказала Беллмор. „Почему-то многие думают, что проблема в них, а не в преследующих их хулиганах. Когда они узнают, что подобные проблемы есть у других, то не забывают свои обиды, но все же им становится немного легче“.

Будущая работа может включать исследование сайтов других социальных сетей, которые могут оказаться более обширными источниками данных.

02.08.2012