BullyDataset|网络欺凌检测数据集|社交媒体分析数据集

一个专门为网络欺凌检测收集的新浪微博评论数据集，其中评论被标记为欺凌如果它们包含性别歧视、种族或地域侮辱、使用脏话或羞辱、歪曲事实、表达暴力倾向、攻击外貌或家庭成员、重复负面评论或号召他人加入攻击、强加不受欢迎或侮辱性昵称。

A Sina Weibo comment dataset specifically collected for cyberbullying detection, where comments are labeled as bullying if they contain sexism, racial or regional insults, use of profanity or humiliation, distortion of facts, expression of violent tendencies, attacks on appearance or family members, repetition of negative comments, or calls for others to join in attacks, imposition of unwelcome or derogatory nicknames.

原始信息汇总

BullyDataset 概述

数据集描述

• 来源：Sina Weibo（新浪微博）评论
• 目的：专门用于网络霸凌检测

标签定义

• 霸凌评论：满足以下任一条件的微博评论：
  1. 使用性别歧视、种族或地域侮辱性语言。
  2. 使用辱骂或侮辱性语言指责他人，缺乏合理论据。
  3. 明显歪曲事实或试图扭曲对少数群体的看法，提出无根据的指控。
  4. 表达对少数群体的暴力倾向或诅咒。
  5. 包含对个人外貌、身体或家庭成员的攻击。
  6. 重复发表负面评论，或号召他人加入攻击。
  7. 强加他人不愿接受的绰号或侮辱性称呼。

引用信息

• 作者：Nijia Lu, Guohua Wu, Zhen Zhang, Yitao Zheng, Yizhi Ren, Kim-Kwang Raymond Choo
• 发表年份：2019年
• 论文标题：Cyberbullying Detection in Social Media Text Based on Character-level Convolutional Neural Networks with Shortcuts
• 联系方式：[e-mail]

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

BullyDataset的构建基于新浪微博的评论数据，专门用于网络欺凌检测。数据集的标注标准严格遵循七项具体准则，包括使用性别歧视、种族或地域歧视的词汇，以及无根据的辱骂、暴力倾向表达等。每条评论经过人工审核，确保其符合欺凌行为的定义，从而构建了一个高质量的中文网络欺凌检测数据集。

特点

BullyDataset的特点在于其专注于中文社交媒体环境中的网络欺凌行为，涵盖了多种形式的欺凌表达，如性别歧视、种族歧视、暴力威胁等。数据集中的评论经过精细标注，能够为研究者提供丰富的语料支持。此外，该数据集还特别关注了重复性攻击和群体性欺凌行为，为网络欺凌检测模型的训练和评估提供了多样化的场景。

使用方法

BullyDataset的使用方法主要包括数据加载、模型训练和评估。研究者可以通过读取数据集中的评论及其对应的标签，构建基于深度学习的网络欺凌检测模型。数据集适用于多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。在使用过程中，建议结合字符级卷积神经网络等先进技术，以提升模型的检测精度。同时，研究者应遵循数据集的引用规范，确保学术研究的透明性和可追溯性。

背景与挑战

背景概述

BullyDataset是由Nijia Lu等人于2019年创建的一个专门用于网络欺凌检测的中文微博评论数据集。该数据集的核心研究问题在于如何通过自然语言处理技术，准确识别社交媒体文本中的欺凌行为。数据集中的每条微博评论都被标注为是否包含欺凌内容，具体包括使用性别、种族或地域歧视性语言、无根据的辱骂、歪曲事实、表达暴力倾向或诅咒、攻击外貌或家庭成员、重复负面评论或号召他人加入攻击等行为。该数据集的发布为网络欺凌检测领域提供了重要的数据支持，推动了基于字符级卷积神经网络的文本分类方法的发展，对社交媒体平台的健康管理具有深远影响。

当前挑战

BullyDataset在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，网络欺凌的界定具有主观性，不同文化背景和社会环境下的欺凌行为表现形式各异，如何确保标注的一致性和准确性成为首要难题。其次，社交媒体文本的多样性和复杂性，如缩写、表情符号、网络用语等，增加了文本处理的难度。此外，数据集的规模和质量直接影响模型的泛化能力，如何在保证数据多样性的同时避免噪声数据的干扰，是构建过程中需要克服的关键问题。最后，随着网络环境的不断变化，欺凌行为的表现形式也在不断演变，如何使数据集保持时效性和适应性，是未来研究需要持续关注的方向。

常用场景

经典使用场景

BullyDataset主要用于社交媒体文本中的网络欺凌检测研究。该数据集通过收集新浪微博的评论，并基于特定的欺凌标准进行标注，为研究者提供了一个丰富的中文文本资源。其经典使用场景包括训练和评估基于深度学习的文本分类模型，特别是字符级卷积神经网络（CNN）等先进算法，以识别和过滤网络中的欺凌内容。

解决学术问题

BullyDataset解决了网络欺凌检测领域中的关键学术问题，即如何从海量社交媒体文本中准确识别具有攻击性和伤害性的言论。通过提供高质量的中文标注数据，该数据集为研究者提供了验证和改进算法性能的基础，推动了自然语言处理技术在网络欺凌检测中的应用。其意义在于为构建更安全的网络环境提供了技术支持，并促进了相关领域的学术进展。

衍生相关工作

BullyDataset的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在网络欺凌检测和自然语言处理领域。例如，基于该数据集的研究提出了字符级卷积神经网络（CNN）与快捷连接结合的创新方法，显著提升了欺凌文本的分类性能。此外，该数据集还被用于探索多模态数据融合、迁移学习等技术在网络欺凌检测中的应用，推动了相关领域的算法创新和理论发展。