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BullyBuster - A framework for bullying and cyberbullying action detection by computer vision and artificial intelligence methods and algorithms

BullyBuster - A framework for bullying and cyberbullying action detection by computer vision and artificial intelligence methods and algorithms

Nel 2019, nellambito del bando relativo ai Progetti di Rilevante Interesse Nazionale (PRIN), il Ministero dellIstruzione e della Ricerca (MIUR), ha finanziato lambizioso progetto dal titolo BullyBuster - A framework for bullying and cyberbullying action detection by computer vision and artificial intelligence methods and algorithms, presentato da quattro RU delle Accademie del sud Italia (Napoli Federico II, Bari, Cagliari, Foggia).
Si tratta di una proposta che - sfruttando un approccio integrato interdisciplinare di ingegneria informatica, diritto e psicologia - mira al contrasto delle azioni di bullismo e cyberbullismo, ultime grandi sfide della modernit.
Pi concretamente, in questo progetto i diversi Atenei cooperano per la creazione e lo sviluppo di un software che, ricorrendo allintelligenza artificiale (IA) e a tecniche dei computer vision, consente di individuare e segnalare comportamenti violenti commessi da minori in danno dei coetanei.
Tale programma operer servendosi di diverse tipologie di dati ricavati mediante specifiche tecniche:
1) analisi basata su video, per la segmentazione della scena mediante descrittori strutturali temporali e spaziali, al fine di rilevare specifiche azioni di bullismo sulla base dei movimenti della folla intorno alla vittima e, ove possibile, alla sua espressione facciale;
2) analisi testuale, mediante il rilevamento di parole e frasi tipiche di molestie informatiche, oppressione e stalking;
3) analisi comportamentale mediante il rilevamento della dinamica della sequenza di tasti e l'emergente campo dell'analisi tattile.
Al fine di individuare correttamente gli indicatori (rectius: comportamenti) sintomatici delle azioni di bullismo e cyberbullismo, il programma verr tarato sulla base delle indicazioni provenienti da studi giuridici e psicologici, indispensabili per garantire leffettivit e lefficacia dei risultati ottenuti.
In primis, sar necessario ricostruire dettagliatamente lo stato dellarte, ossia le disposizioni normative che evidenziano gli elementi costitutivi della fattispecie di reato, per segnare i confini tra prevenzione e repressione dei comportamenti criminogeni.
In secondo luogo, sullo sfondo del quadro legislativo di riferimento, il software verr predisposto considerando i protocolli e i modelli psicologici generativi di azioni tipiche di bullismo e cyberbullismo.
Dopo aver strutturato il software sulla base delle indicazioni giuridiche e psicologiche, esso confluir in unapp per cellulari denominata BullyBuster (Acchiappabulli) che verr installato - volontariamente e solo a solo dopo che i genitori dei minori coinvolti abbiano prestato consenso informato - sui dispositivi elettronici.
Una volta sottoposti a test, i contributi derivanti dalluso del software saranno combinati in ununica applicazione da utilizzare a scopo deterrente/repressivo (come sistemi di videosorveglianza intelligente) e preventivo con sistemi di rilevamento dello stato emotivo dellutente e di rilevamento di azioni o contenuti pericolosi (frasi minacciose o immagini o video contraffatti come deep fake).
Unindagine di questo tipo consentir non solo di operare sul piano teorico per la costruzione di algoritmi efficaci per lindividuazione di comportamenti sintomatici di bullismo e cyberbullismo ma anche di rendere concretamente utilizzabile lo strumento per prevenire e contrastare i fenomeni criminali in questione ed eventualmente supportare le azioni investigative e giudiziaria servendosi degli elementi probatori raccolti sulla scena del crimine reale o virtuale.

BullyBuster - A framework for bullying and cyberbullying action detection by computer vision and artificial intelligence methods and algorithms

Prof. Carlo SANSONE; Prof. Gian Luca MARCIALIS; Prof. Donato IMPEDOVO; Prof.ssa Donatella CURTOTTI

Prof. Carlo SANSONE, Professore Ordinario, Universit degli Studi di Napoli Federico II;
Prof. Gian Luca MARCIALIS, Ricercatore Confermato, Universit degli Studi di CAGLIARI;
Prof. Donato IMPEDOVO, Professore Associato, Universit degli Studi di BARI ALDO MORO;
Prof.ssa Donatella CURTOTTI, Professore Ordinario, Universit di Foggia


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Dati aggiornati il 20/05/2024 - 13.13.10