Le Dr Eduardo Silva Alvarado, chercheur à Universidad Europea del Atlántico (Université européenne de l’Atlantique, UNEATLANTICO), participe à une étude qui a développé un modèle innovant pour la détection automatique des discours haineux sur les réseaux sociaux. Cette avancée répond aux défis inhérents à l’identification de contenus offensants dans des environnements numériques multilingues et multimodaux.
L’essor des réseaux sociaux a facilité la communication mondiale, permettant aux utilisateurs de partager des informations dans divers formats et langues. Cependant, cette expansion a également favorisé la diffusion de discours haineux, qui peuvent se manifester sous forme de textes, d’images et de vidéos, et dans plusieurs langues. La détection de ce type de contenu est essentielle pour maintenir des environnements numériques sûrs et respectueux.
Traditionnellement, les systèmes de détection des discours haineux se sont concentrés sur des analyses monolingues et sur un seul type de contenu, principalement du texte. Ces approches présentent des limites importantes face à la diversité linguistique et à la nature multimodale des publications sur les réseaux sociaux. L’absence d’outils capables de traiter ces complexités a rendu difficile l’identification efficace des contenus offensants dans des contextes multilingues et multimodaux.
L’étude en question présente un modèle qui combine des techniques avancées de traitement du langage naturel et d’analyse d’images pour détecter les discours haineux dans plusieurs langues et formats de contenu. Cette approche intégrée permet une identification plus précise et plus efficace des contenus offensants dans des environnements numériques diversifiés.
Pour développer ce modèle, l’équipe a compilé un ensemble de données multilingues et multimodales comprenant des textes, des images et des vidéos dont le contenu a été étiqueté comme discours haineux. Des techniques d’apprentissage profond ont été utilisées pour entraîner le modèle à identifier les schémas associés au discours haineux dans différentes langues et différents formats de contenu.
Résultats pertinents
Les résultats de l’étude montrent que le modèle proposé surpasse les approches traditionnelles en matière de détection des discours haineux dans des contextes multilingues et multimodaux. La capacité du modèle à analyser simultanément du texte et des images dans plusieurs langues améliore considérablement la précision et l’efficacité de l’identification des contenus offensants.
Cette avancée a des implications importantes pour la modération des contenus sur les plateformes de réseaux sociaux, car elle permet une réponse plus rapide et plus efficace à la diffusion des discours haineux. En outre, le modèle peut s’adapter à différents contextes culturels et linguistiques, ce qui en fait un outil précieux pour la promotion d’environnements numériques plus sûrs et plus inclusifs.
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