Eine besondere Auszeichnung für unsere Forschung: Das Paper “Building Target-Language Cybergrooming Detectors from English-Language Datasets: A Machine Translation Pipeline” von Lukas Jaeckel, Quentin Stickler und Dirk Labudde wurde im Journal Information veröffentlicht und für das Cover der September-Ausgabe ausgewählt.
Die Arbeit beschäftigt sich mit einer zentralen Herausforderung bei der automatisierten Erkennung von Cybergrooming. Während bestehende Datensätze und Detektionsverfahren überwiegend auf englischsprachigen Inhalten basieren, fehlen vergleichbare Ressourcen für andere Sprachen.
Im Paper wird deshalb eine reproduzierbare Pipeline vorgestellt, mit der sich bestehende englischsprachige Cybergrooming-Datensätze mittels maschineller Übersetzung für andere Zielsprachen nutzbar machen lassen. Am Beispiel der deutschen Sprache wurden vier etablierte Datensätze übersetzt, deren Übersetzungsqualität systematisch bewertet wurde. Anschließend wurden verschiedene Detektionsmodelle auf den resultierenden Daten trainiert.
Die Modelle wurden nicht nur mit übersetzten Testdaten, sondern zusätzlich anhand von 156 manuell annotierten deutschsprachigen Konversationen aus fünf abgeschlossenen Strafverfolgungsfällen untersucht. Die Ergebnisse zeigen unter anderem, dass eine gute Performance auf maschinell übersetzten Testdaten nicht zwangsläufig auf reale deutschsprachige Kommunikation übertragbar ist. Damit unterstreicht die Studie die Bedeutung authentischer zielsprachlicher Daten für die Evaluation automatisierter Cybergrooming-Detektoren.
Das Paper ist in Information, Band 17, Ausgabe 9 erschienen und gehört zum Special Issue “Natural Language Processing for Online Social Behavior”