Bread&Net 2020nline

مع انتشار محتوى عربي سام عبر منصات التواصل الاجتماعي (تويتر مثالاً)، أصبح من الضروري أن يُكشف تلقائياً عن المحتوى السام المنشور من أجل تسهيل حظر حسابات المتنمّرين وناشري خطاب الكراهية والمناهضين للنسوية. أتاح علم معالجة اللغات الطبيعية، إلى جانب تقنيات التعلم الآلي، إمكانية تطوير أنظمة الكشف التلقائي عن المحتوى السام عبر الإنترنت. ولكنّ تطوير مثل هذه الأنظمة للمحتويات النصية العربية يعوقه نقص الموارد المطلوبة باللغة العربية والمشروحة (الموسومة) لأنواع مختلفة من المحتوى السام الموجود على تويتر.

تركز مداخلة الدكتورة هلا ملقي على معايير بناء قواعد بيانات مرجعية لخطاب الكراهية ولغة كراهية النساء على منصة تويتر. كما ستتطرق الصحافية لونا صفوان إلى خطاب الكراهية الموجّه ضد النساء، والصحافيات بشكل خاص، عبر منصة تويتر. وستناقش كيفية التعامل مع خطاب الكراهية ومسألة تعرّض الصحافيات للكراهية عبر الإنترنت اكثر من الصحافيين. بالإضافة إلى ذلك، يستعرض الصحافي تحسين الزركاني قاموساً لرصد خطاب الكراهية في منصات التواصل الاجتماعية في العراق، عبر تويتر بشكل خاص، تم إعداده بالتعاون مع مختبر تقنيات السلام الأمريكي.

With the widespread of Arabic toxic content across Twitter sphere, the automatic detection of online toxicity is highly needed to facilitate the prohibition of the accounts of bullies, hate speech spreaders, and anti-feminists.
Natural Language Processing (NLP) along with Machine Learning (ML) techniques made it possible to develop toxicity automatic detection systems. Nevertheless, developing such systems for Arabic textual contents is hindered by the lack of needed Arabic resources annotated for the various types of toxic content found on Twitter. In this context, the session will focus on the intervention of Dr. Hala Mulki on benchmark datasets for hate speech and misogynistic language on twitter: taking Lebanese Twitter as an example. Journalist Luna Safwan will also address hate speech directed against women, female journalists in particular, on the Twitter platform. How can it be dealt with and are female journalists exposed to more hate online? In addition, journalist Tahseen Al-Zarkani will present a dictionary for monitoring hate speech on social media platforms in Iraq, on Twitter in particular, prepared in cooperation with the American Peace Technologies Laboratory.