Los investigadores de la Universidad de Colorado Boulder han diseñado una nueva técnica para detectar ataques personales desagradables en redes sociales como Instagram.
El nuevo enfoque, desarrollado por el Centro de Investigación de Seguridad Cibernética de CU Boulder, combina varias herramientas informáticas diferentes para escanear cantidades masivas de datos de redes sociales, enviando alertas a los padres o administradores de redes sobre el abuso.
También es rápido como un cohete: en una investigación publicada recientemente, el grupo informó que su enfoque utiliza cinco veces menos recursos informáticos que las herramientas existentes. Eso es lo suficientemente eficiente como para monitorear una red del tamaño de Instagram para una modesta inversión en la potencia del servidor, dijo el estudiocoautor Richard Han.
"La respuesta de las redes sociales a las noticias falsas ha comenzado a aumentar recientemente, a pesar de que se necesitaron graves consecuencias para llegar a ese punto", dijo Han, profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación. "La respuesta debe serigual de fuerte para el ciberacoso ".
El grupo también lanzó una aplicación gratuita para teléfonos Android que permite a los padres recibir alertas cuando sus hijos son objeto de intimidación en Instagram. El coautor del estudio, Shivakant Mishra, explicó que la aplicación, llamada BullyAlert, puede aprender y adaptarse a lo quelos padres consideran la intimidación.
"Como padre, sé que muchas veces no tenemos pleno conocimiento de lo que nuestros hijos están haciendo en sus redes sociales", dijo Mishra, profesora de informática. "Una aplicación como esta que nos informa cuando algoproblemático está sucediendo es invaluable "
Para construir su caja de herramientas, los investigadores de CyberSafety primero emplearon humanos reales para enseñarle a un programa de computadora cómo separar los comentarios benignos en línea del abuso.
Luego, los investigadores diseñaron un sistema que funciona un poco como el triaje hospitalario. Cuando un usuario carga una nueva publicación, las herramientas del grupo escanean rápidamente los comentarios. Si esos comentarios parecen cuestionables, entonces esa publicación tiene alta prioridad para recibirmás controles, pero si todos los comentarios parecen caritativos, entonces el sistema coloca la publicación al final de su cola.
"Nuestro objetivo es centrarnos en las sesiones más vulnerables", dijo Han. "Seguimos monitoreando todas las sesiones, pero monitoreamos con mayor frecuencia aquellas sesiones que creemos que son más problemáticas".
Y funciona: los investigadores probaron su enfoque en datos del mundo real de Vine, una plataforma de intercambio de videos ahora difunta, e Instagram. Han explicó que el equipo eligió esas redes porque ponen sus datos a disposición del público.
En una investigación presentada en una conferencia en abril, el grupo calculó que su conjunto de herramientas podría monitorear el tráfico en Vine e Instagram en tiempo real, detectando el comportamiento de acoso cibernético con una precisión del 70 por ciento. Además, el enfoque también podría enviar banderas de advertencia dentro de doshoras después del inicio del abuso: un rendimiento incomparable con el software disponible actualmente.
Rahat Ibn Rafiq, un estudiante graduado de CU Boulder en informática, es el autor principal del nuevo estudio. Otros coautores incluyen al Profesor Asociado de CU Boulder Qin Christine Lv y Homa Hosseinmardi de la Universidad del Sur de California.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Colorado en Boulder . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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