通过社区安全文本报告系统发现用户与调度员交互的隐藏事实

近年来，越来越多的美国安全组织采用基于文本的风险报告系统来响应社区成员的安全事件报告。为更好地理解社区成员与调度员之间使用文本风险报告系统的交互，本研究对 LiveSafe 社区安全报告系统进行了系统日志分析，采用定量和定性方法提供了用户与调度员之间对话模式的实证证据。我们创建了一个本体来获取调度员经常从用户处收集的关于事件线索的信息（如位置、攻击者、目标、武器、开始时间和结束时间等）。应用该本体，我们发现调度员在不同事件类型（如虐待和攻击事件的攻击者、骚扰事件的目标）下经常询问用户不同信息。此外，通过情绪检测和回归分析，我们发现调度员对不同组织和不同事件类别的用户消息提供的情感支持和响应程度不一致。研究结果还表明，当调度员提供情感支持时，用户的回复率更高、回复速度更快。这些新发现为从业者和系统设计师带来了重要见解，例如开发基于人工智能的解决方案来增强人工代理的技能，从而提高服务质量。