本文是一篇关于社交媒体上仇恨言论的系统性量化研究，使用了 Whisper 和 Twitter 两个社交媒体平台，采用一种新的方法来识别和分析仇恨言论的目标，旨在为防范和识别社交媒体上的仇恨言论提供方向。

Mar, 2016

本研究使用机器学习算法对 Twitter 上的滥用行为进行分类，包括网络欺凌和侵略行为，并通过分析用户、网络和文本属性的差异识别出欺负和侵略者。结果表明，该算法能够以超过 90％的准确率和 AUC 分类这些账户。同时，探讨了 Twitter 标记为滥用行为的用户账户的状况，并研究了 Twitter 可能采用的用户封禁机制的效果。

Jul, 2019

本文通过对 Twitter 上仇恨言论发起人和目标用户进行多步分类研究，发现仇恨发起人的目标是较受欢迎和高知名度的 Twitter 用户，参与仇恨言论会导致更大的在线可见性，并通过个性分析表明，这两个群体具有与一般 Twitter 人口不同的离心性格面貌。

Apr, 2018

该研究论文探讨在线社交平台上仇恨性言论的检测方法，指出基于关键词方法检测的不足，并提出利用自我定义仇恨社区产生的内容作为训练数据的方法，实现了良好的检测性能。

Sep, 2017

本研究发现 Twitter 的在线仇恨言论与相应的反言论使用了不同的语言和策略，并且经过一些分析和建模，能够对这些用户进行可靠的分类以进一步研究。

Dec, 2018

本文研究了 2014 年网游世界的 Gamergate 争端，通过对 Twitter 用户发布的数据进行测量，发现参与这一 “Twitter 之战” 的用户往往拥有更多的朋友和关注者，发布具有负面情绪和仇恨的推文，并探讨了 Twitter 的暂停机制处理此类滥用行为的初步措施。

Feb, 2017

该研究对 Twitter 上多种形式的虐待行为进行了 8 个月的综合研究，提出了基于众包的增量迭代方法来注释大规模推文集合，最终确定了一组稳健的标签，从而在其收集和注释的 10 万条推文上展示了相关数据的发现和总结。

Feb, 2018

本文回顾相关研究，旨在探究针对在线仇恨言论的因果效应估计。作者提出了建立在线仇恨言论的因果术语下探讨该主题的必要性，并对研究方向、研究成果和未来研究问题进行了概述。

Sep, 2021

通过使用自我标记的群体进行有组织在线仇恨言论和反言论，研究使用集成学习算法识别有组织在线仇恨言论和反言论，发现自动化方法在评估社交媒体上协调反言论对稳定对话的影响的潜力。

Jun, 2020

本文介绍了一种利用图转换网络、注意力和 BERT 等自然语言处理技术来预测社交媒体中仇恨言论的方法，并分析了该方法在检测效果上的优劣和扩展性。研究发现，关注上下文可以支持多模态的在线帖子分析，从而解决社会影响的 AI 解决方案中面临的动态变化的问题，并通过策划内容来增进心理健康。

Jan, 2023