ตอนนี้บอทก็สามารถตรวจจับการเสียดสีได้เช่นกัน: จะช่วยต่อสู้กับการละเมิดทางออนไลน์

นักวิจัยที่สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) สหรัฐอเมริกาได้พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถตรวจจับการเสียดสีในทวีตได้ดีกว่าคนส่วนใหญ่

ในขั้นต้นนักวิจัยมีจุดประสงค์เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถตรวจจับเนื้อหาเหยียดผิวและเหยียดหยาม แต่ในกระบวนการพัฒนาอัลกอริทึมนี้ก่อนเพราะพวกเขารู้สึกว่ามันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเครื่องที่จะเข้าใจถึงการเสียดสี

นักวิจัยเชื่อว่าความเข้าใจในการเสียดสีเป็นขั้นตอนแรกสำหรับอัลกอริธึมที่จะได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความรู้สึกทางอารมณ์ของประโยค

“ เพราะเราไม่สามารถใช้การออกเสียงในภาษาเสียงหรือภาษากายของเราเพื่อกำหนดบริบทสิ่งที่เรากำลังพูดอิโมจิเป็นวิธีที่เราทำออนไลน์” ไอยาดราห์วานรองศาสตราจารย์ของห้องปฏิบัติการ MIT Media ผู้พัฒนาอัลกอริทึมด้วยหนึ่งในนั้น นักเรียน Bjarke Felbo บอกกับ MIT Review

เพิ่มเติมในข่าว: Microsoft กำลังทำงานบนอุปกรณ์ Windows 10: อาจรองรับ AR และ VR Tech

“ เครือข่ายประสาทเทียมได้เรียนรู้การเชื่อมต่อระหว่างภาษาบางประเภทกับอิโมจิ "ราห์วานกล่าวเสริม

Twitter นั้นเป็นศูนย์กลางของโทรลล์และ บริษัท ได้เพิ่มความพยายามในการควบคุมการคุกคาม

การวัดทัศนคติและพฤติกรรมของผู้คนที่มีต่อโพสต์บนโซเชียลมีเดียนั้นเป็นวิธีปฏิบัติที่แพร่หลายในหมู่ผู้โฆษณา

เมื่อได้รับการพัฒนาอย่างเต็มที่อัลกอริทึมนี้สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นพื้นฐานในการช่วยเหลือทวีตการเหยียดผิว / เหยียดสีผิว / การล่วงละเมิดและผู้ใช้เช่นกัน

อัลกอริทึมใช้เทคนิคการเรียนรู้ลึกที่ฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อระบุและเข้าใจรูปแบบโดยใช้ข้อมูลจำนวนมาก

นักวิจัยใช้วิธีการทั่วไปในการแสดงอารมณ์บนอินเทอร์เน็ต - อิโมจิ - เป็นระบบการติดฉลากและเป็นหนึ่งในวิธีการฝึกอัลกอริทึมในการระบุอารมณ์ในทวีต

เพื่อทดสอบบอทในสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริงต่อมนุษย์นักวิจัยได้ทำการคัดเลือกอาสาสมัครผ่านทางเว็บไซต์ของ crowdsourcing Mechanical Turks อัลกอริทึมระบุว่ามีการประชดประชันเสียดสีในทวีตที่มีความแม่นยำ 82 เปอร์เซ็นต์เมื่อเปรียบเทียบกับอาสาสมัครของมนุษย์ที่ระบุถึงการประชดประชันด้วยความแม่นยำร้อยละ 76

“ อาจเป็นเพราะการเรียนรู้คำสแลงที่แตกต่างกันทั้งหมด” Felbo กล่าว “ ผู้คนมีการใช้ภาษาที่น่าสนใจอย่างมาก - ทำให้เป็นอย่างนั้น”

นักวิจัยรวบรวมทวีตมากกว่า 55 พันล้านรายการโดยมี 1.2 พันล้านรายการบรรจุอีโมจิ การใช้ทวีตที่ฝังอีโมจิเหล่านี้นักวิจัยช่วยอัลกอริทึมเรียนรู้และระบุว่าอีโมจิใดที่ใช้กับข้อความชนิดใด - มีความสุขเศร้ามีอารมณ์ขันและอื่น ๆ

เพิ่มเติมในข่าว: 10 สิ่งสำคัญที่ต้องรู้เกี่ยวกับ Rs 49, 999 มูลค่า Asus Zenfone AR

คอมพิวเตอร์เริ่มดีขึ้นในการเรียนรู้ของเครื่องจักรทุกวันและได้รับความรู้สึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีการที่มนุษย์พูดและประพฤติตนผ่านการขุดข้อมูลสื่อสังคมออนไลน์

อัลกอริทึมนี้สามารถใช้เพื่อควบคุมเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมเหยียดเชื้อชาติและการก่อการร้ายไม่เพียง แต่ Twitter แต่องค์กรอื่น ๆ เช่น Facebook, YouTube, Snap และอื่น ๆ ที่พยายามทำแพลตฟอร์มของพวกเขาเช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ตเป็นสถานที่ที่ดีกว่า