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Ausbreitung von Kommunikation und dynamische Sentimentanalyse in wohldefinierten Netzwerken und Topologien

Contagion of communication and dynamic sentiment analysis in well-defined networks and topologies

  • Soziale Medien ermöglichen den öffentlichen Austausch von Nachrichten im digitalen Raum. Viele Personen missbrauchen diese Plattformen jedoch für die Verbreitung von Hass. Die Bestimmung und die Prävention derartiger Kommentare stellt eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit werden Möglichkeiten zur Bestimmung und Prognose von Toxizität als Kennzahl für die sentimentale Ausdrucksform des Hasses aufgezeigt. Nach der begründeten Auswahl der Perspective API als Werkzeug zur Bestimmung von Toxizität werden mit diesem Werkzeug über 600.000 deutschsprachigen Twitter-Kommentare aus dem Frühjahr 2021 annotiert. Die Annotation bildet die Grundlage für die Untersuchung der Ausbreitung toxischer deutscher Sprache. Mit Methoden der intelligenten Datenanalyse werden im Datensatz Einflussfaktoren ermittelt, die das Absetzen eines toxischen Kommentars begünstigen. Die gefundenen Einflussfaktoren werden final dazu verwendet, um die Toxizität von Antworten, ohne ein Wissen über deren Inhalt, mit Hilfe künstlicher Intelligenz zu prognostizieren.

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Metadaten
Author:Marco Dietrich
Advisor:Dirk Labudde, Michael Spranger
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of Completion:2021
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2023/08/22
GND Keyword:Social Media; Textanalyse; Computerlinguistik
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:006.35 Computerlinguistik
Open Access:Innerhalb der Hochschule
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt