Detección Automática de Información Sensible en Redes Sociales

Abstract

[ES] La detección de información sensible teniendo en cuenta la privacidad es un tema relevante en Redes Sociales. Muchas veces es difícil para los usuarios administrar la privacidad asociada a sus publicaciones en redes sociales teniendo en cuenta sus posibles consecuencias. El objetivo principal de este trabajo es proporcionar a los usuarios información acerca de la sensibilidad de la información que van a compartir cuando deciden publicar un mensaje de texto en medios online. Para ello se plantea el desarrollo de una herramienta que permita analizar la sensibilidad en base a los distintos tipos de información (categorías) que se detecten en el mensaje (i.e.,ubicación, datos personales, salud, ataques personales, emociones etc.). Para la detección de las distintas categorías se hará uso de librerías de reconocimiento de entidades, ontologías, diccionarios y análisis de sentimiento. Esta herramienta se evaluará mediante un dataset elaborado a partir de mensajes de la red social Twitter. Finalmente, se integrará en la red social Pesedia, dirigida a la infancia y adolescencia, para proporcionar información a los usuarios sobre el riesgo de publicar un determinado contenido y ayudarles en la toma de decisiones de su publicación.

[CA] La detecció d’informació sensible tenint en compte la privacitat és un tema relevant en Xarxes Socials. Moltes vegades és difícil per als usuaris administrar la privacitat associada a les seues publicacions en xarxes socials tenint en compte les posibles conseqüències. L’objectiu principal d’aquest treball és proporcionar als usuaris informació sobre la sensibilitat de la informació que compartiràn quan decidisquen publicar un missatge de text en mitjans online. Per a això es planteja el desenvolupament de una eina que permet analitzar la sensibilitat sobre la base dels diferents tipus d’informació (categories) que es detecten en el missatge (i.e.,ubicació, dades personals, salut, atacs personals, emocions etc.). Per a la detecció de les diferents categories es farà ús de libreries de reconeixement d’entitats, ontologies, diccionaris i anàlisis de sentiment. Aquesta eina s’avaluarà mitjançant un dataset elaborat a partir de missatges de la xarxa social Twitter. Finalment, s’integrarà en la xarxa social Pesedia, dirigida a la infància i adolescència, per a proporcionar informació als usuaris sobre el risc de publicar un determinat contingut i ajudar-los en la presa de decisions de la seua publicació.

[EN] Detecting sensitive information with privacy in mind is a relevant issue on Social Networks. It is often difficult for users to manage the privacy associated with their posts on social networks taking into account their possible consequences. The main objective of this work is to provide users information about the sensitivity of the information they will share when they decide to publish a message in online media. For this purpose, the development of a tool to measure sensibility based on the different types of information (categories) detected in the message (i.e., location, personal data, health, personal attacks, emotions, etc.) is proposed. Entity recognition libraries, ontologies, dictionaries and sentiment analysis will be used to detect the different categories. This analyzer will be evaluated with a dataset elaborated from messages of the social network Twitter. Finally, it will be integrated into the social network Pesedia, aimed for children and teenagers, to provide information to users about the risk of publishing a certain content and help them in making decisions about its publication.