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World File Search System言论
仇恨言论 - 犯罪学和社会学研究所
仇恨言论论文集 ISBN: 978-86-89417-15-9 [PZG] ISBN: 978-86-80756-40-0 [IKSI] 出版商：省公民保护者 - 监察员犯罪学和社会学研究研究所出版商：Prof. Zoran Pavlović 博士，省级公民保护员 - 监察员 Ivana Stevanović 博士，犯罪学和社会学研究所 编辑：Prof. Zoran Pavlović 博士，省公民保护者 - 监察员教授Milana Ljubičić 博士，贝尔格莱德大学哲学系 审稿人：Ivana Stevanović 博士，犯罪学和社会学研究所 Prof. Slađana Jovanović，博士，贝尔格莱德联合大学法学院 印刷设计和准备：Alen Šajfar 印刷：塞尔维亚共和国伏伊伏丁那自治省省级机构联合事务管理 出版年份：2022 年。分区>发行量：100枚
联合国战略和仇恨言论行动计划
2联合国总部的仇恨言论工作组包括以下实体：全球通讯部，和平运营部，政治与和平事务部，政治与和平事务部，青年秘书长，联合国秘书长，全球秘书长，全球秘书处，全球诉讼，国际委员会，国际委员会，国际委员会，国际委员会，国际委员会，国际责任委员会，国际官员，副局长，副局长，副官员派遣了副教育，副官员派遣了副派，副教育委员会跨国公司，副官员派遣责任跨国公司。联合国难民高级专员（联合国文明联盟，联合国儿童基金会（联合国儿童基金会），联合国发展计划（UNDP），联合国教育，科学和文化组织（UNESCO）（UNESCO）和联合国对性别平等和女性的性别平等和妇女的empower妇女（UN-UN-WOMEN）的实体（联合国）。
人工智能与网络仇恨言论审核
社交媒体平台 (SMP) 是交流和信息的主要载体。它们促进无边界交流，允许政治、意识形态、文化和艺术表达，让传统上被压制的群体发出声音，提供主流媒体的替代品（可能受到国家审查），允许传播日常新闻并提高对侵犯人权的认识。然而，正如 Mchangama 等人 1 所指出的，社交媒体平台的大量使用使仇恨和虐待等现象有了新的可见性。社交媒体平台的使用也与缅甸种族灭绝等可怕事件直接相关。作者认识到暴力言论的危险性和迫在眉睫的暴力风险，他认为，在接受仇恨言论在社交媒体上盛行的普遍言论时必须小心，因为实证研究证明了事实恰恰相反。例如，Siegel 等人 1 指出，社交媒体平台的大量使用使仇恨言论在社交媒体上盛行进行了一项研究，以评估特朗普 2016 年的竞选活动（以及随后的六个月）是否导致推特上仇恨言论的增加。2 根据对 12 亿条推文样本的分析，他们发现每天有 0.001% 到 0.003% 的推文包含仇恨言论——“这只占美国推特用户发表的政治语言和一般内容的一小部分”。
社交媒体上的反疫苗言论
摘要：随着反疫苗运动在世界范围内蔓延，本文讨论了卫生专业人员、传播者和政策制定者越来越迫切地需要了解社交媒体上疫苗错误/虚假信息的性质。对 2019 年英国发布的 4511 条与疫苗相关的推文进行逐一编码，结果显示有 334 条反疫苗推文。我们的分析表明：(a) 反疫苗推特用户本身就非常活跃，并且网络覆盖面很广；(b) 反疫苗信息往往关注疫苗接种的“有害”性质，主要基于个人经验、价值观和信仰，而不是确凿的事实；(c) 匿名性对发布的反疫苗内容的类型没有影响，但对此类内容的数量有影响。反疫苗接种的传播举措应 (a) 与技术平台密切合作，打击匿名反疫苗推文； (b) 重点从三个主要领域（按重要性排序）打击虚假信息：疫苗的医疗性质、认为疫苗接种是操纵和控制金钱和权力的工具的观念，以及反对强制接种疫苗的“健康选择自由”言论；(c) 超越常见的事实措施（例如检测、标记或删除虚假新闻），解决由个人记忆、价值观和信仰引起的情绪。
检测多模态模因中的仇恨言论
尽管它们取得了成功，但人们并不总是清楚，在多大程度上真正的多模态推理和理解对于解决当前的许多任务和数据集是必需的。例如，有人指出，语言可能会无意中强加强大的先验，从而产生看似令人印象深刻的性能，而对底层模型中的视觉内容却没有任何理解 [15]。在 VQA [3] 中也发现了类似的问题，其中没有复杂多模态理解的简单基线表现非常好 [94, 35, 1, 26]，在多模态机器翻译 [18, 74] 中，图像被发现相对重要 [13, 17, 7]。在这项工作中，我们提出了一个旨在衡量真正的多模态理解和推理的挑战集，具有直接的评估指标和直接的真实世界用例。
理解反言论以减轻网络伤害
摘要 反言论通过挑战仇恨肇事者和支持受辱骂者，直接反驳仇恨言论。它通过贡献更多积极的在线言论，而不是试图通过删除来减轻有害内容，为内容审核和去平台化等更具争议性的措施提供了一种有希望的替代方案。大型语言模型开发的进步意味着，通过自动化生成反言论，可以提高反言论的生成效率，从而实现大规模的在线活动。然而，我们目前缺乏对反言论缓解仇恨效果的几个重要因素的系统理解，例如哪些类型的反言论最有效，实施的最佳条件是什么，以及它能最好地改善仇恨的哪些具体影响。本文旨在通过系统地回顾社会科学中的反言论研究，并将方法和发现与自然语言处理 (NLP) 和计算机科学在自动反言论生成方面的努力进行比较，来填补这一空白。通过这种多学科视角，我们确定了两个领域未来的光明方向。
俄罗斯的言论是否被中国媒体夸大了？
2022 年 2 月 24 日，俄罗斯全面入侵乌克兰后，中华人民共和国和俄罗斯联邦的官方媒体在其信息行动中采用了类似的策略，并经常传播有关战争的类似叙述。1 中华人民共和国官方媒体坚持将俄罗斯的侵略称为“乌克兰危机”，除其他外，它们还夸大了有关美国在乌克兰设立生物武器设施的阴谋论，并传播俄罗斯声称美国和北约应对战争负责的叙述。2 此外，在针对外国受众的中国国有新闻机构（如中国国家通讯社新华社和中国日报）的报道中，俄罗斯官员和评论员的数量远远超过乌克兰官员和评论员。3
Hatebase - 使用人工智能监控仇恨言论
人们普遍认为仇恨言论是暴力的诱因，尤其是针对弱势少数群体的暴力，也是社会两极分化的诱因，可能导致不稳定和冲突升级。近年来，随着互联网连通性的提高，仇恨言论对脆弱国家的影响不断增加，仇恨言论通过社交媒体传播，并在各国大规模引发迫害、武装冲突和种族灭绝。网上不断流传的仇恨言论数量之多超出了人类版主的能力，因此需要越来越有效的自动化。网上仇恨言论的普遍性也带来了机会，因为这些大量数据可能有助于指示不断升级的不稳定，并带来早期干预的可能性。本研究的目的是提供所涉及过程的技术解释，同时仍试图让技术经验有限或没有该主题经验的受众能够理解这些材料。我们选择了最容易使用的方法和工具来展示尽可能广泛的实用性，重点是现有工具，而不是完全从头开始构建。此外，我们将参考在项目过程中制作的公开代码库。
专员Dombrovskis在Eurogroup新闻发布会上发表的言论
最后，佩特科娃部长放心，将解决与保加利亚中央银行独立有关的必要法律变更，并将在保加利亚在进入ERMII时所做的承诺取得进一步的进展。
