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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.
Soziale Netzwerke spielen eine große Rolle für die digitale Kommunikation. Menschen tauschen sich aus und teilen Informationen. Die große Anzahl an Nachrichten, die täglich veröffentlicht werden, stellt Entwickler vor ein großes Problem: den Mangel an Kontrolle. Obwohl es Regeln gibt, halten sich viele Nutzer nicht daran. Diese Problematik erfordert ein verbessertes System, welches toxische Inhalte erkennt und klassifiziert. Ziel der Arbeit war es, verschiedene Methoden für maschinelles Lernen zu kombinieren. Weiterhin wurden die Fragen beantwortet, was Toxizität in Verbindung mit sozialen Medien bedeutet und ob
Toxizität in einem linearen Zusammenhang mit Hasssprache steht. Das bestmögliche Ergebnis der Klassifizierung ist ein micro F1-Wert von 0.76192.