Жарияланымдар / Публикации

Постоянный URI для этого сообществаhttps://cris.qyzpu.kz/handle/123456789/2

Просмотр

Фильтры

2023 - 20242

Настройки

Язык: АнглийскийТема: search.filters.subject.online harassment

Результаты поиска

Показано: 1 - 2 из 2
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕОРИЙ СЕТЕВОЙ КОММУНИКАТИВНОЙ КУЛЬТУРЫ И ЦИФРОВОГО ЭТИКЕТА
    (2023-12-30)
    Ulzharkyn M. Abdigapbarova
    ;
    А.Д. Сыздыкбаева
    ;
    Baikulova Aigerim Meirkhanovna
    В статье представлен дискурсивный анализ теорий сетевойкоммуникативной культуры и цифрового этикета. Авторами рассмотренытеория социальной идентичности, теория медиа-насыщенности, теорияобработки социальной информации, теория отфильтрованных сигналов,теория компьютерно-опосредованной коммуникации, теория сетевого этикетаи концепция цифрового гражданства. Теория социальной идентичности(H. Tajfel, L.A. Festinger) исследует формирование личности черезпринадлежность к группам и сообществам в онлайн-среде. Теория медиа-насыщенности (R. Daft and R. Lengel) рассматривает влияние разнообразныхкоммуникационных платформ на восприятие и передачу информации. Теорияобработки социальной информации (J. Walther) изучает способы обработкиинформации в онлайн-коммуникации, обращая внимание на развитиеотношений через цифровые каналы. Теория отфильтрованных сигналов(B.A. Shenoi) указывает на ограничения цифровой коммуникации, особеннов передаче невербальных сигналов, что может привести к непониманию иискажению информации. Теория компьютерно-опосредованной коммуникации(J.B. Walther, J.K. Burgoon) анализирует влияние компьютерных технологийна передачу, восприятие и взаимодействие в онлайн-среде. Теория сетевогоиндивидуализма (B. Wellman) рассматривает эволюцию социальных связей иобщения в эпоху цифровых технологий, подчеркивая возможность индивидовподдерживать разнообразные связи, создавать собственные сети контактов,что меняет структуру социальных связей и придаёт индивидуальность сетевымвзаимодействиям. Теория сетевого этикета (Flynn, Nancy; Kahn, Randolph, Shea)определяет социальные нормы и правила поведения в онлайн-среде. Концепцияцифрового гражданства (K. Mossberger), охватывает принципы ответственного,этичного и безопасного поведения в онлайн-среде. Анализ указанных теорийпомогает выявить, как влияют цифровые инструменты на способы восприятияи передачи информации, формирование отношений и взаимодействие в онлайн-среде. Концепции создают обширную основу для понимания воздействияцифровых технологий на социальные взаимодействия, онлайн-поведение иформирование культуры в эпоху цифровизации. Они играют важную роль вобеспечении эффективного, безопасного и этичного общения в цифровомпространстве, акцентируя важность осмысленного использования технологийдля продвижения благополучия и развития общества.
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    Hybrid Convolutional Recurrent Neural Network for Cyberbullying Detection on Textual Data
    (Science and Information Organization, 2024-01-01)
    Altynzer Baiganova
    ;
    Saniya Toxanova
    ;
    Meruyert Yerekesheva
    ;
    НАУРЫЗОВА Н.К.
    ;
    Zhanar Zhumagalieva
    With the burgeoning use of social media platforms, online harassment and cyberbullying have become significant concerns. Traditional mechanisms often falter, necessitating advanced methodologies for efficient detection. This study presents an innovative approach to identifying cyberbullying incidents on social media sites, employing a hybrid neural network architecture that amalgamates Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN). By harnessing the sequential processing capabilities of LSTM to analyze the temporal progression of textual data, and the spatial discernment of CNN to pinpoint bullying keywords and patterns, the model demonstrates substantial improvement in detection accuracy compared to extant methods. A diverse dataset, encompassing multiple social media platforms and linguistic styles, was utilized to train and test the model, ensuring robustness. Results evince that the LSTM-CNN amalgamation can adeptly handle varied sentence structures and contextual nuances, outstripping traditional machine learning classifiers in both specificity and sensitivity. This research underscores the potential of hybrid neural networks in addressing contemporary digital challenges, urging further exploration into blended architectures for nuanced problem-solving in cyber realms.
    Цитирования (OpenAlex) 4