Название проекта:
AP23488900 Автоматическое обнаружение кибербуллинга среди молодежи в социальных сетях с использованием искусственного интеллекта.
В контексте растущей проблемы кибербуллинга среди молодежи, особенно в социальных сетях, данный проект направлен на разработку автоматизированных систем, использующих искусственный интеллект для обнаружения и предотвращения таких инцидентов. Основная цель проекта заключается в создании эффективного инструмента, способного в реальном времени определять случаи кибербуллинга, что позволит предпринимать своевременные меры для защиты потенциальных жертв.
Проблема кибербуллинга обусловлена не только широким распространением цифровых технологий и социальных сетей, но и сложностями в определении границы между шуткой и агрессией, особенно в молодежной среде. Поэтому исследование направлено на глубокий анализ языковых особенностей, поведенческих паттернов и контекстуальных факторов, характерных для кибербуллинга.
Цель проекта заключается в разработке передовой системы обнаружения кибербуллинга, основанной на алгоритмах машинного обучения, для улучшения цифровой безопасности и психосоциального благополучия молодежи в среде социальных сетей.
Задачи проекта:
1. Разработка парсера для сбора данных по ключевым словам: Первая задача – создание парсера, который автоматически собирает текстовые данные из социальных сетей, используя ключевые слова, связанные с кибербуллингом. Это обеспечит сбор целевых данных для последующего анализа и обучения моделей.
2. Ручное аннотирование данных по классам: Важная задача, которая предполагает классификацию собранных данных вручную для создания точного обучающего набора данных. Это обеспечит высококачественный тренировочный датасет для обучения моделей машинного обучения.
3. Разработка датасета, содержащего примеры кибербуллинга на казахском языке: Создание специализированного датасета на казахском языке, который будет использоваться для обучения и тестирования моделей, специфичных для данного языкового и культурного контекста.
4. Разработка моделей машинного обучения для обнаружения кибербуллинга на казахском языке: Разработка и настройка моделей машинного обучения, специально адаптированных для выявления кибербуллинга в текстах на казахском языке.
5. Разработка моделей глубокого обучения для обнаружения кибербуллинга на казахском языке: Применение более сложных моделей глубокого обучения, которые могут учитывать более тонкие нюансы языка и контекста для более точного обнаружения кибербуллинга.
6. Разработка глубокой модели гибридной архитектуры для обнаружения кибербуллинга на казахском языке: Создание гибридной модели, объединяющей различные подходы и технологии глубокого обучения, для повышения точности и эффективности обнаружения кибербуллинга.
7. Улучшение разработанной модели с применением механизма внимания: Финальная задача включает в себя доработку и оптимизацию моделей с использованием механизмов внимания, что позволит системе более точно фокусироваться на ключевых аспектах текста, связанных с кибербуллингом.
Сумма грантового финансирования составляет 59772298 тенге : на 2024 год – 20324888 тенге , на 2025 год – 20115170 тенге , на 2026 год – 19332240 тенге .
Ожидаемые результаты
1. 3 (три) статьи в рецензируемом научном издании, имеющем процентиль не менее 50 (пятидесяти) по данным CiteScore в индексе и (или) базе данных Scopus;
2. 4 (четыре) статьи будут опубликованы в рецензируемых зарубежных и (или) отечественных изданиях, рекомендованных ККСВОН.
Информация об исполнителях проекта
1. Абдрахманов Рустам Бахтиёрулы – Руководитель проекта, главный научный сотрудник
2. Сұлтан Данияр Рахманқұлұлы – ведущий научный сотрудник
3. Төлеп Әбдімұхан Сейілханұлы – ведущий научный сотрудник
4. Тоқтарова Айгерім Бастарбекқызы – ведущий научный сотрудник
5. Турымбетов Турсинбай Абдибекович – старший научный сотрудник
6. Искаков Тайыржан Бахытбаевич – научный сотрудник
7. Ибраева Жаңылсын – сотрудник
Русский
