Afsaneh Razi

school中佛罗里达大学bar_chart全球第 #1083 名

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Afsaneh Razi 最新论文

Alsoubai 等人通过问卷和Instagram数据分析青少年风险画像，发现五种风险类型，揭示线下风险行为可能以不同形式呈现于线上，强调需要针对性的在线安全预防策略。

Razi等人利用150名青少年的Instagram私信数据，通过CNN和随机森林模型构建性风险检测分类器，实现会话级AUC=0.88、消息级AUC=0.85，为青少年在线安全保护提供技术支撑。

Alsoubai等人分析了45955条青少年帖子，发现自愿性短信多发生于朋友/约会对象间，不受欢迎 solicitation 来自陌生人，性虐待则常涉及家庭成员，超越安全/风险的二元划分。

Ali 等人分析了100名青少年Instagram私聊数据，发现不安全对话更短且图像多为人物并含负面情绪，而安全对话中物体和积极情绪更多，揭示了风险互动特征。

Hartikainen 等人分析青少年在线性风险中获得的同龄人建议，发现同伴主要提供信息支持和情感支持帮助青少年相互扶持，但有时也出现受害者指责行为，建议通过平台促进积极建议的交流。

Razi 等人通过对 73 篇论文的系统性文献综述，发现现有研究 93% 侧重事后识别性侵害者，建议转向预防性方法来保护潜在受害者。

Kim 等人对56篇论文进行以人为中心的系统性综述，指出当前网络欺凌检测研究在定义、标注、评估和推测方面缺乏人本考量，为未来系统设计提供三维度框架。

Cambre 等人开发了 Firefox Voice 浏览器扩展语音助手，超12,000名用户测试发现语音适合特定浏览任务，但功能发现困难是其主要挑战。

Razi等人对12-17岁青少年4180条帖子进行主题分析，发现83%寻求支持、15%建立联系，揭示在线性互动中的风险与求助策略，为同伴社交平台设计提供依据。

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