以人为中心的网络欺凌检测算法系统文献综述

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网络欺凌是社交媒体平台上日益严重的问题，对受害者造成短期和长期影响。因此，研究致力于构建基于机器学习的自动化系统，以检测网络欺凌事件或相关参与者（如受害者和施暴者）。过去的系统综述审查了这一日益增长的研究领域，但主要关注技术创新的计算方面、特征工程或性能优化，未能以人为中心来审视人类的角色、信念、欲望或期望。本文对过去10年自动网络欺凌检测研究进行了以人为中心的系统文献综述。基于三方面以人为中心的算法设计框架——理论设计、参与式设计和前瞻性设计——分析了56篇论文。发现过去文献在多个方面缺乏以人为中心的考量，包括网络欺凌的定义、数据标注中真实标签的建立、检测模型性能的评估，以及对模型使用者和用途的推测，包括潜在危害和负面后果。鉴于网络欺凌经历的敏感性及其对相关参与者产生的深远影响，本文讨论了在未来研究中如何融入以人为中心的方法，以开发更实用、更有用且更贴合利益相关者多元需求和情境的检测系统。