I ricercatori dell'Università del Colorado Boulder hanno progettato una nuova tecnica per individuare attacchi personali sgradevoli sui social network come Instagram.

Il nuovo approccio, sviluppato dal Centro di ricerca sulla sicurezza informatica di CU Boulder, combina diversi strumenti informatici per scansionare enormi quantità di dati sui social media, inviare avvisi ai genitori o agli amministratori di rete che si è verificato un abuso.

È veloce come un razzo, anche:in una ricerca pubblicata di recente, il gruppo ha riferito che il loro approccio utilizza risorse informatiche cinque volte inferiori rispetto agli strumenti esistenti. È abbastanza efficiente per monitorare una rete delle dimensioni di Instagram con un modesto investimento in potenza del server, ha detto il coautore dello studio Richard Han.

"La risposta dei social media alle notizie false ha recentemente iniziato a crescere, anche se ci sono volute gravi conseguenze per arrivare a quel punto, " ha detto Han, professore associato presso il Dipartimento di Informatica. "La risposta deve essere altrettanto forte per il cyberbullismo".

Il gruppo ha anche rilasciato un'app gratuita per telefoni Android che consente ai genitori di ricevere avvisi quando i propri figli sono oggetto di bullismo su Instagram. Il coautore dello studio Shivakant Mishra ha spiegato che l'app, chiamato BullyAlert, possono imparare e adattarsi a ciò che i genitori considerano il bullismo.

"Come genitore, So che molte volte non siamo pienamente consapevoli di ciò che i nostri figli stanno facendo sui loro social network, " disse Mishra, un professore di informatica. "Un'app come questa che ci informa quando sta accadendo qualcosa di problematico ha un valore inestimabile."

Per costruire la loro cassetta degli attrezzi, i ricercatori di CyberSafety hanno prima impiegato persone reali per insegnare a un programma per computer come separare i commenti benigni online dagli abusi.

Prossimo, i ricercatori hanno progettato un sistema che funziona un po' come il triage ospedaliero. Quando un utente carica un nuovo post, gli strumenti del gruppo effettuano una rapida scansione dei commenti. Se questi commenti sembrano discutibili, allora quel post ottiene la priorità alta per ricevere ulteriori controlli. Ma se i commenti sembrano tutti caritatevoli, quindi il sistema sposta il post in fondo alla sua coda.

"Il nostro obiettivo è concentrarci sulle sessioni più vulnerabili, "Ha detto Han. "Continuiamo ancora a monitorare tutte le sessioni, ma monitoriamo più frequentemente quelle sessioni che riteniamo più problematiche".

E funziona:i ricercatori hanno testato il loro approccio sui dati del mondo reale di Vine, una piattaforma di condivisione video ormai defunta, e Instagram. Han ha spiegato che il team ha scelto quelle reti perché rendono i loro dati disponibili pubblicamente.

In una ricerca presentata a una conferenza ad aprile, il gruppo ha calcolato che il loro set di strumenti potrebbe monitorare il traffico su Vine e Instagram in tempo reale, rilevare comportamenti di cyberbullismo con una precisione del 70%. Cosa c'è di più, l'approccio potrebbe anche inviare segnali di avvertimento entro due ore dall'inizio dell'abuso, una prestazione ineguagliata dal software attualmente disponibile.

Rahat Ibn Rafiq, uno studente laureato CU Boulder in informatica, è l'autore principale del nuovo studio. Altri coautori includono il professore associato CU Boulder Qin (Christine) Lv e Homa Hosseinmardi della University of Southern California.