Il cyberbullismo: un dissidio tra prevenzione e repressione
Bibliographic record
Abstract
Alla base di questo studio vi è un’analisi comparata della disciplina del cyberbullismo. Il cyberbullismo è un fenomeno che, nei tempi odierni, con l’evoluzione tecnologica, si sta diffondendo sempre di più e che io, in quanto frutto della nuova generazione, riesco a percepire direttamente con i miei occhi. L’obiettivo di questa tesi è, quindi, quello di fornire un’analisi approfondita della disciplina del cyberbullismo nell’ordinamento italiano, con particolare riferimento alla legge n. 71/2017, volgendo, però, lo sguardo anche verso i paesi stranieri, nello specifico mi riferisco alla Spagna, al Canada, all’Australia e agli Stati Uniti d’America. Analizzando le varie discipline mi concentrerò soprattutto su un dissidio costante tra un approccio basato su strumenti di prevenzione e un approccio, invece, basato sulla repressione post factum. Le carenze della legge n. 71/2017 e la diffusione sempre più celere del fenomeno, necessitano, come descritto nell’ultimo capitolo, di strumenti concreti che siano adeguati al suo contrasto. La tesi è articolata in sei capitoli. Il primo capitolo tratta del fenomeno del cyberbullismo sottolineando i vari modi di manifestazione del fenomeno e analizzando gli interventi precedenti alla legge n. 71/2017 che hanno portato alla sua approvazione, con particolare riferimento all’input dato dal caso Google v. Vividown. Il secondo capitolo va ad analizzare nello specifico la legge n. 71/2017 partendo dalla definizione di cyberbullismo, passando per gli aspetti penalistici, la definizione di gestore della rete internet, l’informativa alle famiglie da parte del dirigente scolastico e le sanzioni disciplinari, la procedura di oscuramento, di rimozione o blocco, la procedura di ammonimento del questore e, infine, analizzando il sindacato di legittimità di tali disposizioni. Il terzo capitolo si concentra sulla responsabilità per gli atti di cyberbullismo cercando di definire i confini tra responsabilità dei minori, dei genitori, dei gestori e degli insegnanti. Il quarto capitolo volge uno sguardo alla disciplina eurounitaria con riferimento al regolamento generale UE sulla protezione dei dati, alla co-regulation, ai codici di condotta e al ruolo delle Authority. Il quinto capitolo dà un’infarinatura generale sulla regolamentazione del fenomeno nei paesi stranieri, concentrandosi, però, in modo particolare sulla disciplina della Spagna, degli Stati Uniti d’America, del Canada e dell’Australia. Infine, il capitolo sesto va a constatare la mancanza di strumenti concreti per lottare contro tale fenomeno sottolineando l’importanza di un approccio multidisciplinare ma, soprattutto, della scuola e dei genitori nella prevenzione e nel contrasto del cyberbullismo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".