A Survey on Pedophile Attribution Techniques for Online Platforms

要約

ソーシャル メディアの匿名性への依存により、これらのプラットフォームではあらゆる年齢層の間で人気が高まっています。
公衆 Wi-Fi ネットワークの利用が可能になったことで、ソーシャル メディア アプリケーションを含む多種多様なオンライン コンテンツが容易になりました。
匿名性とアクセスの容易さはユーザーにとって便利なコミュニケーション手段ですが、脆弱なユーザーを管理し、性犯罪者から保護することは困難です。
テキストに捕食者を帰属させることができる自動識別システムを使用すると、解決策がより達成可能になります。
この調査では、ソーシャルメディアプラットフォームで使用されている小児性愛者の帰属方法のレビューを提供します。
容疑者の集合のサイズとテキストの長さが帰属のタスクに及ぼす影響を調べます。
さらに、最もよく使用されているデータセット、特徴、分類技術、および性的犯罪者を特定するためのパフォーマンス指標をレビューします。
オンライン性的犯罪者のリスクを軽減するツールを提案した研究はほとんどありませんが、疑わしい帰属を提供できるものはないことがわかりました。
最後に、未解決の研究問題をいくつか挙げます。

要約(オリジナル)

Reliance on anonymity in social media has increased its popularity on these platforms among all ages. The availability of public Wi-Fi networks has facilitated a vast variety of online content, including social media applications. Although anonymity and ease of access can be a convenient means of communication for their users, it is difficult to manage and protect its vulnerable users against sexual predators. Using an automated identification system that can attribute predators to their text would make the solution more attainable. In this survey, we provide a review of the methods of pedophile attribution used in social media platforms. We examine the effect of the size of the suspect set and the length of the text on the task of attribution. Moreover, we review the most-used datasets, features, classification techniques and performance measures for attributing sexual predators. We found that few studies have proposed tools to mitigate the risk of online sexual predators, but none of them can provide suspect attribution. Finally, we list several open research problems.

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