Angry M &amp; M's: Aggression Modeling and Minimization in Online Social Networks
Creators: name: Ποιητής, Μαρίνος Λυκούργου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Κοινωνικά Δίκτυα
Επιθετικότητα
Διάχυση και Ελαχιστοποίηση Πληροφορίας
Social Networks
Online Aggression
Information Diffusion and Minimization

description: Η επιθετικότητα στο διαδίκτυο είναι ένα διαδεδομένο φαινόμενο στις σημερινές ηλεκτρονικές πλατφόρμες κοινωνικών μέσων που επηρεάζει αρνητικά τόσο τα θύματα όσο και τους θύτες. Διαδίδεται από ένα χρήστη σε άλλο και τροφοδοτείται από τον κοινωνικό κύκλο κάποιου. Οι διάφορες πλατφόρμες αντιμετωπίζουν αυτή την παρασιτική συμπεριφορά αναπτύσσοντας μεθόδους μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για την αυτόματη ανίχνευση και περιορισμό της ηλεκτρονικής επιθετικότητας. Ωστόσο, εξ όσων γνωρίζουμε, καμία προηγούμενη εργασία δεν έχει μοντελοποιήσει τη δυναμική καταρράκτη που εμφανίζει η επιθετικότητα, πόσο μάλλον την ελαχιστοποίηση της αρνητικής της επίδρασης στους χρήστες. Στην παρούσα εργασία εξετάζουμε και τα δύο παραπάνω προβλήματα μελετώντας τη δυναμική της διάχυσης της επιθετικότητας και προτείνουμε μεθόδους καταρράκτη για να μοντελοποιήσουμε και να ελαχιστοποιήσουμε τη διάδοσή της. Εξετάζουμε τη συνδεσιμότητα των χρηστών, την επιρροή και τους μηχανισμούς διάδοσης των επιθετικών συμπεριφορών στα κλασικά μοντέλα IC και LT, ενώ προτείνουμε καινοτόμες μεθόδους ανταγωνιστικών καταρρακτών για την επίτευξη του περιορισμού της επίδρασης που έχει η επιθετικότητα στο διαδίκτυο επάνω στους χρήστες των κοινωνικών μέσων. Μέσω εκτεταμένων πειραματισμών και προσομοιώσεων σε δεδομένα του Twitter καθώς και μέσω στατιστικών δοκιμών, επιβεβαιώνουμε ότι η επιθετικότητα στο διαδίκτυο μπορεί να περιγραφεί από ένα κλασικό μοντέλο καταρράκτη. Επιπλέον, δείχνουμε ότι οι ανταγωνιστικοί καταρράκτες αποτελούν μια λιγότερο παρεμβατική, αλλά πολύ πιο αποτελεσματική μέθοδο ελαχιστοποίησης σε αντίθεση με εκείνες που χρησιμοποιούνται σήμερα από τις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων
description: Online aggression is a prevalent phenomenon in today's online social media platforms that affects negatively both victims and perpetrators. It propagates from one user to another and feeds from one's social circle. The various platforms face this parasitic behavior by developing machine learning and deep learning methods to automatically detect and block online aggression. However, to the best of our knowledge, no prior work has modeled the cascading aggression dynamics, let alone the minimization of its negative effect on users. In this paper we address both of the above problems by studying online aggression diffusion dynamics and proposing cascading methods to model and minimize its propagation. We investigate user connectivity, influence and aggression propagation mechanics under classic IC and LT models, while we propose novel competitive cascade methods to achieve the confinement of the effect of online aggression on social media users. Through extensive experimentation and simulations on Twitter data as well as statistical tests, we validate that online aggression can be described by a classic cascading model. Moreover, we show that competitive cascades stand for a less intrusive but yet much more efficient minimization method in contrast to the ones currently in use by today's social media platforms