[논문 리뷰] Cyberbullying in Text Content Detection: An Analytical Review

Sylvia Worlali Azumah, Nelly Elsayed외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 18.

Hate Speech and Cyberbullying Detection참고 문헌 55인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 텍스트 기반 사이버 브레이딩 탐지에 관한 체계적 문헌 고찰을 제시하며, 탐지 기법, 데이터셋, 법적 프레임워크 및 과제를 분석한다. 기계 학습과 NLP를 주요 탐지 기법으로 규명하고, 주요 자원으로 트레이스 데이터셋을 강조하며, 대륙별 사이버 브레이딩 법을 평가하여 탐지 연구 발전을 위해 개선된 데이터셋과 법적 통합의 필수성을 부각시킨다.

ABSTRACT

Technological advancements have resulted in an exponential increase in the use of online social networks (OSNs) worldwide. While online social networks provide a great communication medium, they also increase the user's exposure to life-threatening situations such as suicide, eating disorder, cybercrime, compulsive behavior, anxiety, and depression. To tackle the issue of cyberbullying, most existing literature focuses on developing approaches to identifying factors and understanding the textual factors associated with cyberbullying. While most of these approaches have brought great success in cyberbullying research, data availability needed to develop model detection remains a challenge in the research space. This paper conducts a comprehensive literature review to provide an understanding of cyberbullying detection.

연구 동기 및 목표

• 기계 학습 및 NLP 기법을 활용한 텍스트 기반 사이버 브레이딩 탐지 기법을 분석하기 위해.
• 학습용 탐지 모델을 위한 데이터셋 가용성 및 품질 문제를 특정하기 위해.
• 다양한 대륙에서의 사이버 브레이딩 법률이 탐지 및 집행에 미치는 영향을 검토하기 위해.
• 소셜 미디어 플랫폼, 교육자 및 경찰이 사이버 브레이딩 완화에 기여하는 역할을 평가하기 위해.
• 사이버 브레이딩 탐지 및 데이터셋 개발 분야의 향후 연구를 위한 권고안을 제공하기 위해.

제안 방법

• 관련 연구를 식별하고 걸러내기 위해 Di-CARE 방법을 활용한 체계적 문헌 고찰을 수행하였다.
• 사이버 브레이딩 탐지, 형태 및 법적 프레임워크에 중점을 둔 학술 논문을 수집하고 분석하였다.
• 기계 학습, 딥 러닝 및 자연어 처리를 포함한 탐지 기법을 평가하였다.
• 사이버 브레이딩 탐지 연구를 위한 기존 데이터셋, 예를 들어 트레이스 데이터셋을 검토했다.
• 미국, 캐나다, 호주 및 기타 지역의 사이버 브레이딩 법률을 분석하여 법적 영향을 평가하였다.
• 영어로만 정의된 검색어를 사용하였으며, 동료 심사되지 않은 출판물은 제외하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 가용성 측면에서 사이버 브레이딩 탐지 연구의 주요 문제점은 무엇인가요?
• RQ2 다양한 대륙에서의 기존 법률 및 입법이 사이버 브레이딩 탐지 및 집행에 어떻게 영향을 미치나요?
• RQ3 텍스트 기반 사이버 브레이딩 탐지에 가장 효과적으로 사용된 기계 학습 및 NLP 기법은 무엇인가요?
• RQ4 플레밍, 괴롭힘 및 도xx링과 같은 사이버 브레이딩 형태가 탐지 모델 성능에 어떻게 영향을 미치나요?
• RQ5 소셜 미디어 플랫폼, 교육자 및 경찰은 사이버 브레이딩 완화에 어떤 역할을 하나요?

주요 결과

• 대부분의 사이버 브레이딩 탐지 연구는 기계 학습 및 NLP 기법에 의존하며, 딥 러닝은 고급 탐지에 강력한 잠재력을 보이고 있다.
• 트레이스 데이터셋은 사이버 브레이딩 연구에서 가장 널리 사용되는 데이터셋이지만, 연구자들은 더 다양하고 고품질의 데이터셋이 필요하다고 강조한다.
• 미국에서는 49개 주가 전통적 괴롭힘 법을 보유하고 있으며, 40개 주는 전자 괴롭힘 법을 두고 있으며, 14개 주는 사이버 브레이딩을 전용으로 다루고 있다. 벌금은 최대 1,000달러 또는 최대 6개월의 징역형이 부과될 수 있다.
• 캐나다의 형법 제264(2)(b조는 반복적인 온라인 접촉을 범죄로 간주하며, 최대 10년의 징역형에 처할 수 있다.
• 호주 뉴사우스웨일스 주 법은 특정 개인을 대상으로 하는 사이버 브레이딩을 형사 범죄로 규정하며, 다른 형태의 온라인 폭력에도 더 넓게 적용된다.
• 가나는 소셜 미디어에서의 사이버 브레이딩에 대해 6개월에서 36개월의 징역형을 부과하며, 영국, 스위스 및 스페인은 현재 특정 사이버 브레이딩 법률을 보유하고 있지 않다.