Detection of textual cyberbullying by using Support Vector Machine (SVM)

مستخلص البحث

البلطجة الإلكترونية هي مشكلة تحدث غالبًا في التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي. أحد التحديات التي يواجهها كل مطور وسائط اجتماعية هو التغلب على التسلط عبر الإنترنت. طريقة واحدة للقيام بذلك هي مع الكشف المبكر عن النص المقدم من قبل المستخدم في المحادثة على وسائل الاعلام الاجتماعية. الهدف من هذه الدراسة هو قياس دقة البلطجة الإلكترونية للنصوص باستخدام آلة الدعم الموجه .(SVM) هذه الدراسة أيضا التبرع بعض المعلمات التي يمكن استخدامها في الكشف عن التسلط النص. تستخدم عملية التدريب والاختبار البيانات التي تم تقييمها من قبل العديد من الطلاب. أظهرت النتائج دقة حوالي 70 ٪ ، وقيمة دقة 25 ٪ ، وقيمة سحب 21 ٪. ويبين السرعة غير البعيدة عند استخدام كميات مختلفة من البيانات للقيام بعملية الكشف. وقيمة موثوقية النظام هي 60 ٪.

ABSTRACT

Cyberbullying is a problem that often occurs in interactions on social media. One of the challenges for every developer social media is decrease cyberbullying crime. One way that can be done is by conducting early detection of text submitted by users in conversations on social media. Measuring the accuracy of cyberbullying text using Support Vector Machine is the goal of this study. This research also contributes several parameters that can be used to detect cyberbullying text. The training and testing process uses data that has been assessed by several students. The results showed an accuracy of around 70%, a precision is 25%, and a recall value is 21%. And shows the speed that is not too far away when using different amounts of data to do the detection process. And the value of system reliability is 60% error.

ABSTRAK

Cyberbullying adalah masalah yang kerap terjadi dalam interaksi di social media. Salah satu yang menjadi tantangan setiap developer social media adalah mengatasi tindakan cyberbullying. Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan deteksi dini terhadap text yang disubmit oleh user dalam percakapan di social media. Mengukur akurasi text cyberbullying menggunakan Support Vector Machine merupakan tujuan dari penelitian ini. Penelitian ini juga menyumbangkan beberapa parameter yang dapat digunakan dalam mendeteksi text cyberbullying. Proses training dan testing menggunakan data yang telah dinilai oleh beberapa mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi sekitar 70%, nilai presisi sebesar 25%, dan nilai recall sebesar 21%. serta menujukkan kecepatan yang tidak terlampau jauh saat mennggunakan jumlah data yang berbeda-beda unutk dilakukan proses deteksi. Dan nilai reliability sistem sebesar 60%.