Forscher der Queensland University of Technology haben einen Algorithmus entwickelt, um
Zuerst trainierten die Forscher den Algorithmus mit einer Million Tweets und verfeinerten dann den Datensatz, indem sie nach Beiträgen mit drei Schlüsselwörtern suchten: "Hure", "Schlampe" und "Vergewaltigung".Die Forscher kategorisierten Tweets auch danach, ob sie frauenfeindlich waren oder nicht, basierend auf dem KontextDadurch lernte der Algorithmus, nach frauenfeindlichen Publikationen zu suchen.
Die Forscher stellten fest, dass es ein Sieg war, als das Programm in der Lage war, die Phrase "zurück in die Küche" als frauenfeindlich zu bezeichnen.Das bedeutete, dass der Algorithmus gelernt hatte, den Kontext zu berücksichtigen.
Die Autoren der Entwicklung behaupten, dass das System in der Lage ist, frauenfeindliche Tweets mit einer Genauigkeit von 75 Prozent zu erkennen. Die Forscher hoffen, dass ihr Algorithmus dazu beiträgt, Frauen online zu schützen.