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描绘青少年的线下与线上风险体验以开发针对性的在线安全干预措施 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。	AA Ashwaq Alsoubai et al.中佛罗里达大学	Session 2g: Identity, Visibility and Care in Online Spaces
emoji_events 知识系统化（SoK）：为社交媒体平台上以人类为中心的实时风险检测制定研究议程 Alsoubai 等人对 53 篇社交媒体实时风险检测论文进行系统评审，发现当前方法偏重计算性能，呼吁 HCI 与 ML 协作整合人类见解改进算法。	AA Ashwaq Alsoubai et al.范德堡大学
走向元层次：一种检测Instagram青少年私信中不安全对话的多模态方法 Ali 等人收集172名青少年的Instagram私信数据，验证元数据特征（如对话长度）是检测风险对话的最佳预测因子，提出在端到端加密下仍可用的风险检测方法。	SA Shiza Ali et al.波士顿大学	Safety
滑动进入我的私信：基于青年视角检测Instagram私信中令人不适或不安全的性风险经历 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。	AR Afsaneh Razi et al.中佛罗里达大学	Safety
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理解图像在Twitter上传播COVID-19 misinformation的作用 Wang 等人通过混合方法分析Twitter上的COVID-19图像虚假信息，识别出五种类型并发现用户政治倾向与虚假信息传播内容存在差异。	YW Yuping Wang et al.波士顿大学	Misinformation I
emoji_events 理解年轻人的数字生活：分析在Instagram上安全与不安全私聊中分享的媒体内容 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。	SA Shiza Ali et al.波士顿大学
解读模因魔法：理解图像模因传播性的指标 Ling 等人通过开发视觉元素代码本分析 4chan /pol/ 板块的图像模因，发现特写构图、人物出现和情感表达是预测模因病毒传播的关键指标。	CL Chen Ling et al.波士顿大学	Social Media
"'有多严重？"：理解YouTube上的Incel社区 Papadamou 等人揭示YouTube上Incel社区持续增长，推荐算法使用户在5步内有6.3%概率被导向Incel内容，呈现令人担忧的在线激进化的危险趋势。	KP Kostantinos Papadamou et al.塞浦路斯理工大学	Antisocial Computing
emoji_events 平台迁移是否损害内容审核的有效性？来自 r/The_Donald 和 r/Incels 的证据 Ribeiro 等人研究发现，对 r/The_Donald 和 r/Incels 的禁令虽使新平台发帖量和用户数显著下降，但 r/The_Donald 用户的毒性和激进化程度反而增加。	MR Manoel Horta Ribeiro et al.普林斯顿大学	Antisocial Computing
在线性风险检测计算方法的人本性系统性文献综述 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。	AR Afsaneh Razi et al.中佛罗里达大学	Algorithmic Auditing and Responsible AI
"我是一名教授，这通常不是一份危险的工作"：互联网促进的骚扰及其对研究人员的影响 Doerfler 等人通过系统性访谈研究互联网促进的学者骚扰现象，构建了骚扰者分类框架，揭示了针对研究人员的攻击类型及其对学术自由的负面影响，并提出预防策略建议。	PD Periwinkle Doerfler et al.纽约大学	Reflections on Tech and CSCW
以人为中心的网络欺凌检测算法系统文献综述 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。	SK Seunghyun Kim et al.佐治亚理工学院	Antisocial Computing
“你，知道该怎么做”：针对协调仇恨攻击的YouTube视频主动检测 Mariconti等人提出通过分析元数据、音频转录和缩略图等特征，利用分类器集成预测YouTube视频遭受4chan等边缘社区协调攻击的风险，准确率AUC高达94%。	EM Enrico Mariconti et al.伦敦大学学院	Hate