Istraživači su razvili novu metodu za automatsko otkrivanje govora mržnje na platformama društvenih medija koristeći model učenja sa više zadataka. Ova tehnika omogućava preciznije i doslednije identifikovanje uvredljivog sadržaja, koji može imati ozbiljne posledice poput produbljivanja političkih podela, marginalizacije ranjivih grupa i ugrožavanja demokratije.
Profesor Marian-Andrei Rizoiu, koji vodi laboratoriju za nauku o ponašanju na Tehnološkom univerzitetu u Sidneju, ističe značaj borbe protiv dezinformacija i govora mržnje na internetu. Njegovo istraživanje kombinuje računarske i društvene nauke kako bi bolje razumeo i predvideo ponašanje ljudi u online okruženju.
Novi model učenja sa više zadataka, koji je opisan u radu „Uopštavanje otkrivanja govora mržnje korišćenjem učenja sa više zadataka: Studija slučaja političkih javnih ličnosti“, omogućava prepoznavanje različitih oblika govora mržnje na društvenim medijima. Model je obučen na osam skupova podataka o govoru mržnje sa različitih platformi poput Tvitera, Reddita, Gaba i neonacističkog foruma Stormfront.
Testiranje modela na tvitovima 15 američkih javnih ličnosti pokazalo je da uvredljivi i mržnjom ispunjeni postovi, koji često sadrže mizoginiju i islamofobiju, uglavnom potiču od desničarskih političara i aktivista. Analiza je identifikovala određene teme kao što su islam, žene, etnička pripadnost i imigranti u kontekstu govora mržnje.
Ujedinjene nacije definišu govor mržnje kao svaku vrstu komunikacije koja diskriminiše ili napada pojedinca ili grupu na osnovu njihovog identiteta, uključujući veru, rasu, pol ili druge faktore. Model učenja sa više zadataka uspešno je razlikovao uvredljiv sadržaj od govora mržnje i identifikovao specifične teme prisutne u takvim postovima.
