Automatic Monitoring of Cyberspace Applications
Project information
Abstract: 

 The AMiCA (“Automatic Monitoring for Cyberspace Applications”) project aims to mine relevant social media (blogs, chat rooms, and social networking sites) and collect, analyse, and integrate large amounts of information using text and image analysis. The ultimate goal is to trace harmful content, contact, or conduct in an automatic way.

Essentially, we take a cross-media mining approach that allows us to detect risks “on-the-fly”. When critical situations are detected (e.g. a very violent communication), alerts can be issued to moderators of the social networking sites.

When used on aggregated data, the same technology can be used for incident collection and monitoring at the scale of individual social networking sites. In addition, the technology can provide accurate quantitative data to support providers, science, and government in decision-making processes with respect to child safety online.

 

Abstract Dutch: 

Dit project heeft als doel om relevante sociale media (blogs, chat rooms, en sociale netwerken) als bron te gebruiken om grote hoeveelheden informatie te extraheren, verzamelen en analyseren door middel van tekst- en afbeeldinganalyse. Het ultieme doel is het automatisch opsporen van schadelijke inhoud, contacten of gedrag.

In wezen gebruiken we een cross-mediale benadering die ons toelaat om risico's onmiddellijk te detecteren. Wanneer kritische situaties ontdekt worden (bijvoorbeeld zeer gewelddadige communicatie) kunnen waarschuwingen verstuurd worden naar de moderators van de sociale netwerk sites.

Bij gebruik op aangepaste data kan dezelfde technologie gebruikt worden om incidenten te verzamelen en om individuele sociale netwerk sites te controleren. Daarenboven kan de technologie accurate kwantitatieve data voorzien om internet providers, wetenschap en overheid te ondersteunen in het maken van beslissingen betreffende de online veiligheid van kinderen.

Project Leader(s): 
Walter Daelemans
External Collaborator(s): 

LT3, Hogeschool Gent (Véronique Hoste)

MIOS, Universiteit Antwerpen (Heidi Vandebosch, Karolien Poels)

IBCN, INTEC, Universiteit Gent (Filip De Turck, Tim Wauters)

VISICS, KULeuven (Luc Van Gool)

Period: 
01/01/2013 - 31/12/2016
Sponsor(s): 

IWT, Agentschap voor Innovatie door Wetenschap en Technologie

Publications + Talks

van de Loo, J., De Pauw G., & Daelemans W. (2016).  Text-Based Age and Gender Prediction for Online Safety Monitoring. The International Journal of Cyber-Security and Digital Forensics. 5(1), 46-60. PDF
Peersman, C., Kestemont M., De Decker B., De Pauw G., Luyckx K., Morante R., et al. (2013).  The Chatty Corpus: a gold standard for Dutch chat normalization. Presented at the 23rd Meeting of Computational Linguistics in the Netherlands (CLIN2013), Enschede, The Netherlands.
Luyckx, K., Vaassen F., Peersman C., & Daelemans W. (2012).  Fine-Grained Emotion Detection in Suicide Notes: A Thresholding Approach to Multi-Label Classification. Presented at the 22th Meeting of Computational Linguistics in the Netherlands (CLIN 2012), Tilburg, The Netherlands. PDF
Peersman, C., Vaassen F., Van Asch V., & Daelemans W. (2012).  Conversation Level Constraints on Pedophile Detection in Chat Rooms. (Pamela Forner, Jussi Karlgren, Christa Womser-Hacker, Ed.).CLEF 2012 Conference and Labs of the Evaluation Forum - Uncovering Plagiarism, Authorship, and Social Software Misuse (PAN). PDF
Syndicate content