（通訊員李婷婷）近日，我院曾子明教授團隊和博士生李婷婷、李青青、孫守強合著的學術論文“Integrating GIN-based multimodal feature transformation and multi-feature combination voting for irony-aware cyberbullying detection”在國際頂級管理學期刊Information Processing & Management 2024年第3期發(fā)表。

社交媒體已經(jīng)成為流行的信息傳播平臺，各類輿情事件在網(wǎng)絡中層出不窮，互聯(lián)網(wǎng)的可匿名性為網(wǎng)民恣意評論輿情事件和輿情當事人提供了土壤，導致網(wǎng)絡欺凌事件頻頻發(fā)生。由網(wǎng)絡輿情演化而來的網(wǎng)絡欺凌事件傳播速度快，影響范圍廣，對當事人造成了極大的傷害。

現(xiàn)有的網(wǎng)絡欺凌檢測研究主要集中在直接型網(wǎng)絡欺凌內(nèi)容的檢測，即直接涉及攻擊或不尊重等言論的檢測。然而，隨著網(wǎng)絡用戶表達形式的多樣化，在社交媒體中使用諷刺、戲虐、挖苦等形式進行網(wǎng)絡欺凌的現(xiàn)象逐漸增多。諷刺型網(wǎng)絡欺凌同樣會對受害者造成嚴重的身心傷害，使其自尊心受損、陷入抑郁、誘發(fā)自殘，甚至導致自殺等極端行為。因此，發(fā)現(xiàn)社交媒體中的諷刺型網(wǎng)絡欺凌現(xiàn)象，利于輿情監(jiān)管部門更全面地阻止網(wǎng)絡欺凌行為的蔓延。

在這篇文章中，作者指出諷刺是一種復雜的語言表達形式，其含義和效果可能因語境、文化差異和個人觀點而有所不同，且諷刺型網(wǎng)絡欺凌通常發(fā)生在特定輿論事件中，并時常伴有褒詞貶用的情況。諷刺型網(wǎng)絡欺凌不僅需要對其字面意思進行理解，還需要基于語境和外部環(huán)境進行更復雜的理解。因此，作者結合多模態(tài)數(shù)據(jù)，提出了基于GIN特征轉(zhuǎn)換的多模態(tài)特征構建方法和多特征組合投票策略，以檢測社交媒體中的諷刺型網(wǎng)絡欺凌內(nèi)容。基于GIN特征轉(zhuǎn)換的多模態(tài)特征構建方法利用GIN的消息傳遞和聚合操作來轉(zhuǎn)換多模態(tài)特征，豐富了數(shù)據(jù)結構信息。多特征組合投票策略對構建的多模態(tài)特征和單模態(tài)特征之間多種組合的預測結果進行軟投票，減少了數(shù)據(jù)結構信息偏差。

研究結果顯示基于GIN特征轉(zhuǎn)換的多模態(tài)特征構建方法和多特征組合投票策略能顯著提升了諷刺型網(wǎng)絡欺凌的檢測效果，有助于輿情監(jiān)管部門更全面地發(fā)現(xiàn)社交媒體中的網(wǎng)絡欺凌現(xiàn)象。檢測結果的顯著性也驗證了諷刺型網(wǎng)絡欺凌檢測研究的可行性，這為深入探索網(wǎng)絡欺凌問題提供了新的發(fā)展方向。

論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306457324000116