网络欺凌

摘要： 近年来,基于社交媒体的欺凌事件日益泛滥并对青少年的心理健康造成了严重影响。传统欺凌和网络欺凌是两种常见的欺凌形式。传统欺凌是指一个学生或一群学生故意反复施加暴力于另一个由于能力不平衡而无法自卫的学生。当此类行为通过信息和通信技术(例如手机、电子邮件、社交网络、博客等)实施,即被视为网络欺凌。对可以使学生免受欺凌的保护性因素的研究发现,在个人层面上,学生联结可以降低欺凌对学生心理健康的负面影响。所谓学生联结,通常指同龄人之间的归属感,特别是学生间互相帮助、喜欢、信任和尊重彼此的感觉。由于学生联结在很大程度上取决于学校的关系氛围,而非对个别学生的看法,因此也可以被视为学校层面的保护因素。基于此,西班牙瓦伦西亚大学的比阿特丽兹·卢卡斯·莫利纳(Beatriz Lucas-Molina)及其团队以西班牙31所中学的1774名14~18岁的中学生为研究对象,将关注点从可能遭受欺凌的个人层面扩展到欺凌发生的背景,探讨传统欺凌和网络欺凌与青少年心理健康(自杀行为、抑郁症状和自尊)之间的关系及学校层面的学生联结在这一关系上的潜在作用。

摘要： 信息社会责任是信息技术学科核心素养之一,也是高中信息技术教材“必修二信息系统与社会”中的“思想高地”。本期解码,让我们从一线观察两种生动活泼又思想深刻的教学设计,启迪大家在形式与内容的高度结合上展开探讨。

摘要： 随着社会的快速发展,互联网越来越普及,网络在给人们带来便捷的同时,同样带来了负面影响。网络欺凌现象日益增多,大学生作为网络用户的一大重要群体,网络欺凌问题十分严峻。在我国,网络欺凌问题已经逐渐开始侵蚀我国大学生的身心健康发展,但是并未引起社会高度重视。移情能力则是影响网络欺凌者的重要变量之一,对于预防网络欺凌有重要作用。

摘要： 新冠肺炎疫情大流行对当今世界产生了重大影响。在美国和世界许多国家,病毒被政治化,恐华仇华的种族主义死灰复燃,引发随意性针对中国人和外貌像华人的攻击剧增――包括网络欺凌、恶言侵犯和人身攻击,这一切可谓自19世纪排华年代之后所鲜见。与此同时,海外华人自身的社会警醒在提升,亦加强了各阶层在文化和政治上的参与。

摘要： 网络欺凌会对被欺凌者造成巨大的心理伤害,这一问题引起了国家、社会、学校等不同层面的关注,但是在打通防治网络欺凌的“最后一公里”环节时存在明显不足,即班主任怎样防治网络欺凌。网络欺凌行为表现出心理学、教育学、社会学等角度的问题,欺凌者存在认知、情绪、交流方式等方面的原因,班主任需要针对归因分析提出建立机制、引领认知、教会沟通三方面的预防策略和坚决惩治与教育保护相结合的治理策略。

摘要： 人类已经全面进入了一个技术无处不在的时代,这是技术社会发展的大趋势。然而,在技术丰富的环境中,在教导和抚养孩子时,每个父母都感到准备不足和不知所措。我们担心孩子会沉迷于网络游戏,成为网络欺凌的受害者……在究竟如何处理学生的技术应用问题上,我们不经意间就陷入了两种极端的观念之中,一种是激进主义,另一种是谈虎色变式的卢德主义。

摘要： 为了探讨青少年网络欺凌与家庭教养方式的关系,采用网络欺凌CBI量表和父母教养方式评定量表(EMBU)对521名中学生进行网络匿名调查,收回有效问卷500份。Pearson相关分析结果表明:家庭教养方式各维度与网络欺凌实施及遭受网络欺凌的相关性均显著,这表明家庭教养方式所造成的情感缺乏是青少年欺凌和被欺凌重要的因素。回归分析结果表明:父母采用情感温暖与理解关心的方式来对待青少年,会减少其网络欺凌实施的风险;父母采用惩罚严厉的方式教育出来的青少年,会增加其网络欺凌实施及遭受网络欺凌的风险等。

摘要： 采用网络欺凌问卷、大学生手机成瘾倾向问卷和父母情感温暖问卷,调查了906名大学生,考察了手机成瘾在网络受欺凌与网络欺凌间的中介效应,探究了父母情感温暖对这一中介过程的调节效应。发现:网络受欺凌、手机成瘾、网络欺凌两两之间存在显著正相关;手机成瘾在网络受欺凌与网络欺凌中发挥部分中介作用;父母情感温暖在这一中介路径中起到调节作用。具体而言,随着母亲情感温暖水平的提高,网络受欺凌通过手机成瘾对网络欺凌的间接作用会减弱;然而,随着父亲情感温暖水平的提高,网络受欺凌通过手机成瘾对网络欺凌的间接作用会增强。大学生网络受欺凌既能直接影响网络欺凌,也可通过手机成瘾产生间接影响,高校心理健康教育应合理利用父母情感温暖对大学生网络欺凌与成瘾行为的干预作用,避免网络欺凌在高校的恶性循环。

摘要： 网络的普及和互联网信息技术的发展,使青少年网络欺凌问题日益严峻。日本针对网络欺凌采取了一系列预防和干预措施,由政府、学校、家庭、社会等多方协同应对,通过立法先行、加强行政干预、建立监管机制、注重教育引导、提供技术支持等手段来共同防范、治理日益蔓延的青少年网络欺凌现象,取得了较好的成效,其中成功经验可为中国治理青少年网络欺凌问题提供借鉴。

摘要： 随着电子设备和网络技术的发展与普及,网络欺凌已经演变成影响更深、创伤更大的校园欺凌新形式,其匿名性、瞬时性、传播性等特征使教师对网络欺凌的预防和应对更为棘手。通过调查和访谈发现:青少年学生网络欺凌事件频发,教师在应对不断增多的网络欺凌现象时会遭遇形式多样的困难与挑战;教师在干预条件、应对方式和心理变化等方面存在显著问题。基于教师应对网络欺凌事件的现状,分析教师处理网络欺凌的实际情况和互动方式,进而提出有效可行的解决方案。

摘要： 网络欺凌是指依赖网络信息技术对他人实施的,有意的、侵犯性的、反复性的,意在造成他人痛苦、困扰或者伤害的行为.英国刑法对于网络欺凌的规制以违反通讯法案类犯罪、骚扰追踪类犯罪、涉及他人不雅照片、影片类犯罪为主,重在保护公民个体的权利,其中又以骚扰追踪类犯罪为基础犯罪.相比之下,中国对于网络欺凌的规制稍显单薄.网络欺凌语境下,英国刑法对公民不受侵扰的一般人格权、隐私权、性自主权、财产权、人格尊严等个体权利的全面细致保护,对中国具有积极的借鉴意义.

摘要： 一种班级欺凌主客体识别及欺凌发生概率排序的方法，适用于计算机分析领域。通过对反映班级关系的数据进行标准化，以及设定阈值求有向图实现对班级欺凌预警，精准定位欺凌主体、欺凌客体、欺凌关系及欺凌发生的概率排序。本发明的一种班级欺凌主客体识别及欺凌发生概率排序的方法，利用基于阈值的0‑1化方法和图论中的邻接矩阵和数据标准化方法等，提出精准的识别及排序方法，该方法简单实用，为班级欺凌的早发现，早干预提供了一种方法，有助于把欺凌消灭在萌芽状态，避免校园欺凌对学生的心理与身体造成伤害。

摘要： 本申请公开了一种可视化防欺凌系统、方法、设备及介质，涉及语音识别领域，该系统包括：数据存储组件，用于获取并保存预设语音采集装置收集的实时语音数据；数据处理组件，用于获取数据存储组件中收集的实时语音数据，并利用语音识别算法对实时语音数据语音识别，当识别到实时语音数据中的实时语音与预设预警事件成功匹配时，确定当前的目标预警事件以及目标预警事件的预警详细信息；预警可视化组件，用于通过预设数据交互接口获取数据处理组件中生成的所述预警详细信息，并利用WebGL渲染技术将所述预警详细信息进行图形化展示。本发明采用语音识别算法对实时语音进行识别，当触发预设预警事件时，将预警事件的详细信息以3D可视化的形式呈现。

摘要： 描述了允许用户控制和/或限制与该用户的账户相关的其他用户散播内容的技术。例如，可以从第一用户账户接收限制从第二用户账户接收的并具有特征的内容的呈现的请求。可以从第二用户账户接收具有该特征的内容项。呈现内容项的第一表示的第一指令被发送到与第一用户账户相关联的第一计算设备，并且至少部分地基于限制呈现的请求。呈现内容项的第二表示的第二指令被发送到与第二用户账户相关联的第二计算设备，内容项的第二表示不同于内容项的第一表示。

摘要： 系统和方法通知检测到吸电子烟、吸烟或潜在欺凌。用于通知检测到吸电子烟、吸烟和潜在欺凌的通知系统包括：空气质量传感器，该空气质量传感器被配置为检测空气质量；声音检测器，该声音检测器被配置为检测声音；处理器，该处理器被配置为基于检测到的空气质量或检测到的声音中的至少一个来识别吸电子烟、吸烟或潜在欺凌的异常匹配标志；警报设备，该警报设备被配置为基于识别出的异常匹配标志来提供音频警报或视觉警报中的至少一个；以及一对通信接口，该对通信接口被配置为通信地耦合处理器和警报设备。

摘要： 本申请公开了一种基于校园欺凌的求救信号检测方法、装置及系统，其中，基于校园欺凌的求救信号检测方法，包括：获取样本图像数据；所述样本图像数据包括样本图像帧；对每一所述样本图像帧进行检测，得到人物图像；对所述人物图像进行标识，得到第一图像区域；根据预设的手势识别模型识别所述第一图像区域中的人物手势，输出第一求救概率；若所述第一求救概率大于第一预设概率，识别出所述第一图像区域的人物脸部图像；对所述人物脸部图像进行标识，得到第二图像区域；根据预设的表情识别模型识别所述第二图像区域中的人物脸部表情；根据所述人物脸部表情检测求救信号。本申请的检测方法，响应快，准确度高。

摘要： 本发明公开了一种社交网络上的多模态网络欺凌检测模型，包括针对多模态数据的编码和针对模态数据的解码，还包括：对数据进行预处理；对视频和/或图像数据进行处理，对每一个视频和/或图像进行打分评价，构成评价标签；针对帖子文本内容，通过双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)和自注意力机制进行训练；针对帖子评论集数据进行双向的GRU分层注意力机制学习；针对图像和/或视频，通过one‑hot编码的方式，然后利用多层感知机进行特征提取；针对不同学习到的向量，通过多层感知机分别进行特征提取，然后将其串联起来整体进行特征提取；本发明将评论数据集的对话形式、具有视觉信息的图像和视频信息进行整合，能够显著提升网络中网络欺凌检测准确度。

摘要： 本发明是一种文本语义及层次结构的社交网络欺凌检测方法，识别的对象是社交网络平台中的网络欺凌言论。本方法主要应用于社交网络欺凌检测领域，其核心是利用深度学习算法建立具有层次结构的社交网络欺凌检测模型，从而应用于社交网络平台中的网络欺凌言论检测。该方法的工作流程为读取大量已知标签的社交网络文本数据构成语料库，使用针对性的GloVe文本词嵌入表示方法将文本内容向量化，通过类循环卷积神经网络捕获文本的语义和上下文依赖特征，最后引入层次注意力网络进行社交网络欺凌检测。本方法设计实现了具有强语义学习能力和上下文关系捕获能力的社交网络文本的层次化检测模型，为跨语言、跨平台社交网络欺凌检测提供了新的解决方法。

摘要： 一些实施例使用文本及/或图像处理方法确定电子信息传递平台的用户是否受到例如网络欺凌、性诱骗、及身份盗用等的网上威胁。在一些实施例中，电子消息的文本内容经自动采集并聚合成对话。接着，分析对话数据以提取各种威胁指示符。可组合文本分析的结果与作为所述相应对话的部分传输的图像的分析的结果。当检测到威胁时，一些实施例自动发送通知到第三方(例如父母、老师等)。

摘要： 本发明公开了一种网络欺凌检测方法，包括如下步骤：1)根据社交网络G(U,R)表示用户U

摘要： 本发明提供了一种反网络欺凌方法，用于解决现有技术中尚无专门用于反网络欺凌技术的问题。所述方法包括：获取收到的信息；计算信息的威胁程度；并判断是否超过阈值，如果超出阈值，则判断为威胁性信息并进行处理；如果未超出阈值，则再次获取下一个信息。本发明的反网络欺凌方法，通过AI及字符串识别技术对社交网络中的往来信息进行威胁性判断，同时给予用户判断的过程，从而屏蔽掉威胁性消息，以保护潜在的受害者。