Descripción del proyecto
Detección de comportamientos no deseados en Internet mediante el aprendizaje automático
El ciberacoso sexual, la toxicidad, la intimidación y el acoso escolar en las plataformas en línea suponen importantes amenazas para los jóvenes. Unos investigadores de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU) y de la empresa derivada AIBA han desarrollado modelos de aprendizaje automático que utilizan la dinámica de los textos y las pulsaciones de teclas para detectar precozmente comportamientos nocivos y reducir los daños y la toxicidad en sus plataformas. El equipo del proyecto Aiba, financiado con fondos europeos, pretende ofrecer soluciones digitales seguras para niños y adolescentes. Incorpora la detección en tiempo real de perfiles falsos en juegos y redes sociales mediante tecnología de aprendizaje automático. Este servicio de moderación evalúa en tiempo real todas las conversaciones en curso en las plataformas de juegos y redes sociales, y localiza los debates sobre grooming en menos de veinte mensajes. Esto no sólo simplifica la moderación, sino que también ayuda a los clientes a prevenir comportamientos nocivos, ahorrando en última instancia un número considerable de horas de trabajo humano.
Objetivo
Aiba creates safe digital lives for kids and teenagers. We do real-time detection of fake profiles and unwanted behavior, such as cyber grooming, toxicity, harassment and bullying in games and social media. Our machine learning powered moderation service will make moderation easier for our customers. We risk score all ongoing conversations real-time on gaming and social media platforms, and help our customers to prevent unwanted behavior before it makes any harm. We help them stop cyber grooming early and our initial results show we can detect grooming coversations in less than 20 messages .Our service is powering our customers with increased community health and more efficient moderation through proactive and continuous risk scoring. They can save huge amounts of human hours by using our solution. Our unique SaaS multimodal approach, combined with machine learning makes for a new era in chatroom moderation.
With a novel approach based on award-winning research, researchers and data scientists at Aiba and NTNU, have developed and trained machine learning models with text and keystroke dynamics to detect cyber grooming and other unwanted behavior early so they can stop conversations to minimize harm and toxicity on their platforms. The solution has been trained and tested on short texts typically sent in a chat. From this minimal amount of information, the system has accurately been able to profile the chatter and determine both their age group and gender. The solution has been further developed to perform a continuous real-time analysis of the text messages, to mark suspicious conversations. To do this, natural language processing features (turning text into numerical feature vectors) are used, in combination with machine learning techniques.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
Este proyecto aún no se ha clasificado con EuroSciVoc.
Sugiera los ámbitos científicos que considere más relevantes y ayúdenos a mejorar nuestro servicio de clasificación.
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
-
HORIZON.3.2 - European innovation ecosystems
PROGRAMA PRINCIPAL
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa
Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support Actions
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación
Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-EIE-2022-SCALEUP-02
Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoriaCoordinador
Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
2815 Gjovik
Noruega
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.