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 CU Boulder's CyberSafety Research Center, combina varias herramientas informáticas diferentes para escanear cantidades masivas de datos de redes sociales, enviar alertas a los padres o administradores de red de que se ha producido un abuso.

Es rápido como un cohete también: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 por una modesta inversión en energía del servidor, dijo el coautor del estudio Richard Han.

"La respuesta de las redes sociales a las noticias falsas ha comenzado a aumentar recientemente, a pesar de que tuvo graves consecuencias para llegar a ese punto, "dijo Han, profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación. "La respuesta debe ser igual 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 acoso en Instagram. El coautor del estudio, Shivakant Mishra, explicó que la aplicación, llamado BullyAlert, puede aprender y adaptarse a lo que los padres consideran intimidación.

"Como padre, Sé que muchas veces no tenemos pleno conocimiento de lo que hacen nuestros hijos en sus redes sociales, "dijo Mishra, profesor de informática. "Una aplicación como esta que nos informa cuando está sucediendo algo problemático es invaluable".

Para construir su caja de herramientas, Los investigadores de CyberSafety emplearon por primera vez a humanos reales para enseñar a un programa de computadora cómo separar los comentarios benignos en línea del abuso.

Próximo, los investigadores diseñaron un sistema que funciona un poco como el triaje hospitalario. Cuando un usuario sube una publicación nueva, Las herramientas del grupo escanean rápidamente los comentarios. Si esos comentarios parecen cuestionables, entonces esa publicación tiene alta prioridad para recibir más controles. Pero si todos los comentarios parecen caritativos, luego, el sistema coloca la publicación al final de su cola.

"Nuestro objetivo es centrarnos en las sesiones más vulnerables, "Han dijo." Seguimos monitoreando todas las sesiones, pero monitoreamos con más 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 para compartir videos ahora desaparecida, 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, Detectar el comportamiento de acoso cibernético con un 70 por ciento de precisión. Y lo que es más, el enfoque también podría enviar señales de advertencia dentro de las dos horas posteriores al inicio del abuso, un rendimiento incomparable con el software actualmente disponible.

Rahat Ibn Rafiq, un estudiante graduado de CU Boulder en ciencias de la computación, 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.