2020년 08월 31일 트렌드디비
성인지 감수성이 화두로 떠오르고 있지만 여전히 성차별, 인종차별 등 혐오 표현이 난무한 인터넷 환경을 개선하고자 사용자들의 자발적인 신고에 의존하는 경우가 많다. 호주의 퀸즈랜드공과대학교(Queensland University of Technology)의 연구진들이 6월 18일, 트위터에서 여성 혐오적인 발언을 감지하는 알고리듬(qut.edu.au/news?id=168411)에 대한 논문(link.springer.com/article/10.1007/s10115-020-01481-0)을 발표했다.
먼저, 100만 개의 트위터에서 여성을 지칭하는 모욕적인 키워드를 포함하는 문장을 검색해 데이터 세트를 구성했다. 더불어 욕설이나 풍자 등 시간이 지남에 따라 달라지는 문장에 담긴 맥락과 의미를 학습하고 발전시켜나갈 수 있는 학습 알고리듬도 개발했다.
반사회적이고 자극적인 발언을 하는 사람들 중에는 자신의 생각을 강조하며 남들에게 영향력을 행사할 목적으로 혹은 단순히 주변의 관심을 끌기 위해 이런 행동을 하기도 한다. 커뮤니티에서 원천적으로 그러한 내용을 작성하는 것을 막거나 노출시키지 않음으로써 사람들의 반응을 차단하는 것은 그러한 행동을 억제하는 데 도움이 될 수 있다. 과학과 엔지니어링, 법률 그리고 디지털 미디어 분야 등 각기 다른 분야의 전문가들이 협력한 프로젝트다.
Regularising LSTM Classifier by Transfer Learning for Detecting Misogynistic Tweets with Small Training Set, Md Abul Bashar, Richi Nayak & Nicolas Suzor
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