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Enregistrement W4288057773 · doi:10.1109/sp46214.2022.9833663

SoK: The Dual Nature of Technology in Sexual Abuse

2022· article· en· W4288057773 sur OpenAlexafffund
Borke Obada-Obieh, Yue Huang, Lucrezia Spagnolo, Konstantin Beznosov

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésFacilitatorSexual abusePsychologySocial psychologyMedicinePoison controlHuman factors and ergonomicsMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper systematizes and contextualizes the existing body of knowledge on on technology’s dual nature regarding sexual abuse: facilitator of it and assistant to its prevention, reporting, and restriction. By reviewing 224 research papers, we identified 10 characteristics of technology that facilitate sexual abuse: covertness, publicness, anonymity, evolution, boundlessness, reproducibility, accessibility, indispensability, malleability, and opaqueness. We also analyzed how technology assists victims and other stakeholders in coping with and responding to sexual abuse. Our research questions examined the challenges in using technology to address sexual abuse too. For instance, its use by victims can lead to revictimization. To address technology’s challenges, we offer recommendations and suggest new research directions. These findings about the dual nature of technology can inform research and development toward better support for victims of sexual abuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0130,019
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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