Equally Safe Online
在线同样安全
基本信息
- 批准号:EP/W025493/1
- 负责人:
- 金额:$ 106.99万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Research Grant
- 财政年份:2022
- 资助国家:英国
- 起止时间:2022 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
We address the timely topic of online gender-based violence (GBV): Almost 1 in every 2 women and non-binary people (46%) reported experiencing online abuse since the beginning of COVID-19 (Glitch report, 2020). Our aim is to create 'equally safe' online spaces by prevention, intervention and support for online GBV through the development of advanced Machine Learning algorithms. In contrast to previous research in this area, our team will include experts on GBV and online harassment to ensure that we frame the problem in a way which is most helpful to victims/survivors of GBV. In other words, we not only focus on *how* to automatically detect online abuse, but also re-think *what* it is we need to detect, how we can *support* the victims and how to *prevent* online GBV through promoting digital citizenship (i.e. prevention and intervention aimed at perpetrators and bystanders).Our methodology is based on the Scottish Government's Equally Safe strategy and implements a Responsible Innovation Approach in a close collaboration with 3rd sector charities with a long-standing track record in this domain. Our proposal aims to create the following impacts:1. Create longterm technical solutions to support safer online spaces, including advanced abuse detection tools, tools to automatically generate counter narratives aimed at perpetrators and bystanders, and a chatbot for providing proactive support to victims/survivors.2. Promote 'equitable' algorithms which are able to reflect multiple perspectives/viewpoints and not marginalise minority views;3. Increase digital literacy concerning the safe use of social media from an early age.
我们及时讨论了基于性别的网络暴力问题:自2019冠状病毒病开始以来,几乎每2名女性和非二元性别人群中就有1人(46%)报告遭受过网络虐待(Glitch报告,2020年)。我们的目标是通过开发先进的机器学习算法,通过预防、干预和支持在线性别暴力,创造“同样安全”的在线空间。与之前在该领域的研究不同,我们的团队将包括性别暴力和网络骚扰方面的专家,以确保我们以对性别暴力受害者/幸存者最有帮助的方式来构建问题。换句话说,我们不仅专注于“如何”自动侦测网路暴力,也要重新思考我们需要侦测“什么”、我们如何“支持”受害者,以及如何透过提升数位公民身分(即针对施暴者与旁观者的预防与干预)来“预防”网路性别暴力。我们的方法是基于苏格兰政府的同等安全战略,并在与第三部门慈善机构密切合作中实施负责任的创新方法,并在该领域拥有长期的记录。我们的提案旨在产生以下影响:创建长期的技术解决方案,以支持更安全的在线空间,包括先进的滥用检测工具,自动生成针对肇事者和旁观者的反叙述的工具,以及为受害者/幸存者提供主动支持的聊天机器人。2 .促进“公平”的算法,能够反映多种观点/观点,而不会边缘化少数人的观点;从小提高有关安全使用社交媒体的数字素养。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
SemEval-2023 Task 11: Learning with Disagreements (LeWiDi)
SemEval-2023 任务 11:带着分歧学习 (LeWiDi)
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- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Leonardelli E
- 通讯作者:Leonardelli E
Mirages. On Anthropomorphism in Dialogue Systems
海市蜃楼。
- DOI:10.18653/v1/2023.emnlp-main.290
- 发表时间:2023
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- 影响因子:0
- 作者:Abercrombie G
- 通讯作者:Abercrombie G
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仇恨言论标签中注释者内部一致性和稳定性的时间和第二语言影响
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- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Abercrombie G
- 通讯作者:Abercrombie G
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自动识别在线性别暴力的资源:系统审查
- DOI:10.18653/v1/2023.woah-1.17
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Abercrombie G
- 通讯作者:Abercrombie G
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