L’islamophobie est un problème grave qui touche des millions de personnes dans le monde. Ces dernières années, les discours de haine islamophobes en ligne ont augmenté, en particulier sur les plateformes de médias sociaux comme Twitter. Ce discours de haine peut avoir un impact dévastateur sur la santé mentale et la sécurité des individus et des communautés musulmanes.

L’un des défis de la lutte contre les discours de haine islamophobes réside dans le fait qu’ils peuvent être difficiles à identifier. Il n’existe pas de définition unique de l’islamophobie et la manière dont elle se manifeste peut varier d’une personne à l’autre. Il est donc difficile pour les outils automatisés de détecter les discours de haine islamophobes avec un degré élevé de précision.

Notre approche

Afin de relever ce défi, nous avons développé un outil qui utilise une combinaison de techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique pour détecter la force des discours de haine islamophobes sur Twitter. Notre outil s’appuie sur un ensemble de données de plus de 10 000 tweets annotés manuellement par des experts dans le domaine de l’islamophobie.

L'outil fonctionne en extrayant d'abord un ensemble de caractéristiques de chaque tweet, telles que la fréquence de certains mots-clés, la présence de termes de discours de haine et le sentiment du tweet. Ces fonctionnalités sont ensuite utilisées pour former un modèle d’apprentissage automatique capable de prédire la force des discours de haine islamophobes sur Twitter.

Le modèle est formé à l’aide d’une approche d’apprentissage supervisé, ce qui signifie qu’il reçoit un ensemble de données étiquetées (c’est-à-dire des tweets annotés manuellement comme islamophobes ou non) et apprend à identifier les caractéristiques les plus révélatrices de l’islamophobie. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour prédire la force des discours de haine islamophobes sur les nouveaux tweets.

Évaluation

Nous avons évalué les performances de notre outil à l'aide d'un ensemble de tweets de test d'exclusion. L’outil a atteint une précision de 85 % dans l’identification des discours de haine islamophobes, ce qui est nettement supérieur aux performances des méthodes de référence.

Impact

Notre outil a été utilisé pour identifier et supprimer des milliers de tweets de discours de haine islamophobes sur Twitter. Cela a contribué à créer un environnement plus sûr pour les utilisateurs musulmans sur la plateforme et a contribué à la lutte contre l’islamophobie en ligne.

Conclusion

Nous pensons que notre outil constitue une ressource précieuse pour lutter contre les discours de haine islamophobes sur Twitter. L’outil est précis et efficace, et il peut être utilisé pour identifier et supprimer les tweets haineux en temps réel. Nous espérons que notre outil contribuera à faire de Twitter un endroit plus sûr pour les utilisateurs musulmans et contribuera à la lutte contre l'islamophobie en ligne.