Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 1

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  automated detection
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

A Morpho-syntactic Analysis of Human-moderated Hate Speech Samples from Wykop.pl Web Service

100%
Okulska I., Kołos A.
Półrocznik Językoznawczy Tertium
|
2023
|
vol. 8
|
issue 2
54-71
PL
Dynamiczny wzrost treści generowanych przez użytkowników w sieci stanowi poważne wyzwanie w zakresie ochrony użytkowników Internetu przed narażeniem na obraźliwe materiały, takie jak cyberprzemoc i mowa nienawiści, i jednoczesnego ograniczania rozprzestrzeniania nieetycznych zachowań. Jednak projektowanie zautomatyzowanych modeli wykrywania obraźliwych treści pozostaje złożonym zadaniem, szczególnie w językach o ograniczonych publicznie dostępnych danych. W naszych badaniach współpracujemy z serwisem internetowym Wykop.pl w celu uczenia modelu przy użyciu rzeczywistych treści, które podlegały usunięciu w procesie moderacji. W niniejszym artykule skupiamy się na języku polskim i omawiamy pojęcie zbiorów danych i metod anotacji, a następnie przedstawiamy naszą analizę stylometryczną treści z serwisu Wykop.pl w celu zidentyfikowania struktur morfosyntaktycznych, które są powszechnie aplikowane w języku cyberprzemocy i mowie nienawiści. Dzięki naszym badaniom mamy nadzieję na wniesienie wkładu w toczącą się dyskusję na temat obraźliwego języka i mowy nienawiści w badaniach socjolingwistycznych, podkreślając potrzebę analizy treści generowanych przez użytkowników w sieci.
EN
The dynamic increase in user-generated content on the web presents significant challenges in protecting Internet users from exposure to offensive material, such as cyberbullying and hate speech, while also minimizing the spread of wrongful conduct. However, designing automated detection models for such offensive content remains complex, particularly in languages with limited publicly available data. To address this issue, our research collaborates with the Wykop.pl web service to fine-tune a model using genuine content that has been banned by professional moderators. In this paper, we focus on the Polish language and discuss the notion of datasets and annotation frameworks, presenting our stylometric analysis of Wykop.pl content to identify morpho-syntactic structures that are commonly applied in cyberbullying and hate speech. By doing so, we contribute to the ongoing discussion on offensive language and hate speech in sociolinguistic studies, emphasizing the need to consider user-generated online content.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.