Exploring the flaming scenario on youtube within the Malaysian context

One of the major acts of cyber-bullying in today’s Internet era is flaming. Flaming refers to the use of offensive language such as swearing and insulting as well as posting hateful comments through an online medium. In this study, the act of flaming was explored in the context of social media, particularly YouTube. The research aims to understand 'individuals' in posting hateful comments on YouTube and to classify ‘flaming’ comments posted on YouTube videos in Malaysia. The Uses and Gratifications theory (UGT) was used to explain the commenters' satisfaction obtained through the flaming activity and the motivation to flame on the site. The methodology in this study were in-depth interviews and content analysis. Ten flamers were interviewed to understand their motivation to flame on YouTube. As for content analysis, one video was chosen for each top five out of fifteen categories available on YouTube. The categories were entertainment, film and animation, news and politics, comedy and people and blogs, with at least 100,000 views and a minimum of 100 comments and analyzed thematically. It can be concluded that the motivation to flame in Malaysia includes anonymity, norm, aspect of entertainment, being defensive and so on. As for the comments' classifications for content analysis, the results show that the most prominent types of comments found on Malaysian videos are political attack and racial attack. Other subcategories include name calling, insult, criticism, sexual attack, sarcasm, inter-country attack, speculation, defamation, comparison, sexism, religious attack, threaten, homophobic, stereotype, inter-state attack, sedition, defensive and comments that are off-topic. This study contributes to the usage of UGT in a new perspective which is gratification sought through negativity (flaming). This study also contributes practically in the enrichment of the data on flaming for the concerning parties such as Malaysian Communications and Multimedia Commission and Cyber Security Malaysia

Sistema de recomendação de imagens baseado em atenção visual

Nowadays, the amount of users using e-commerce sites for shopping is greatly increasing, mainly due to the easiness and rapidity of this way of consumption. Many e-commerce sites, differently from physical stores, can offer their users a wide range of products and services, and the users can find it very difficult to find products of your preference. Typically, your preference for a product can be influenced by the visual appearance of the product image. In this context, Image Recommendation Systems (IRS) have become indispensable to help users to find products that may possibly pleasant or be useful to them. Generally, IRS use past behavior of users (clicks, purchases, reviews, ratings, etc.) and/or attributes of the products to define the preferences of users. One of the main challenges faced by IRS is the need of the user to provide some information about his / her preferences on products in order to get further recommendations from the system. Unfortunately, users are not always willing to provide such information explicitly. So, in order to cope with this challenge, methods for obtaining user’s implicit feedback are desirable. In this work, the author propose an investigation to discover to which extent information concerning user visual attention can help improve the rating prediction hence produce more accurate IRS. This work proposes to develop two new methods, a method based on Collaborative Filtering (CF) which combines ratings and data visual attention to represent the past behavior of users, and another method based on the content of the items, which combines textual attributes, visual features and visual attention data to compose the profile of the items. The proposed methods were evaluated in a painting dataset and a clothing dataset. The experimental results show significant improvements in rating prediction and precision in recommendation when compared to the state-of-the-art. It is worth mentioning that the proposed techniques are flexible and can be applied in other scenarios that exploits the visual attention of the recommended items.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoTese (Doutorado)Hoje em dia, a quantidade de usuários que utilizam sites de comércio eletrônico para realizar compras está aumentando muito, principalmente devido à facilidade e rapidez. Muitos sites de comércio eletrônico, diferentemente das lojas físicas, disponibilizam aos seus usuários uma grande variedade de produtos e serviços, e os usuários podem ter muita dificuldade em encontrar produtos de sua preferência. Normalmente, a preferência por um produto pode ser influenciada pela aparência visual da imagem do produto. Neste contexto, os Sistemas de Recomendação de produtos que estão associados a Imagens (SRI) tornaram-se indispensáveis para ajudar os usuários a encontrar produtos que podem ser, eventualmente, agradáveis ou úteis para eles. Geralmente, os SRI usam o comportamento passado dos usuários (cliques, compras, críticas, avaliações, etc.) e/ou atributos de produtos para definirem as preferências dos usuários. Um dos principais desafios enfrentados em SRI é a necessidade de o usuário fornecer algumas informações sobre suas preferências sobre os produtos, a fim de obter novas recomendações do sistema. Infelizmente, os usuários nem sempre estão dispostos a fornecer tais informações de forma explícita. Assim, a fim de lidar com esse desafio, os métodos para obtenção de informações de forma implícita do usuário são desejáveis. Neste trabalho, propõe-se investigar em que medida informações sobre atenção visual do usuário podem ajudar a melhorar a predição de avaliação e consequentemente produzir SRI mais precisos. É também objetivo deste trabalho o desenvolvimento de dois novos métodos, um método baseado em Filtragem Colaborativa (FC) que combina avaliações e dados de atenção visual para representar o comportamento passado dos usuários, e outro método baseado no conteúdo dos itens, que combina atributos textuais, características visuais e dados de atenção visual para compor o perfil dos itens. Os métodos propostos foram avaliados em uma base de imagens de pinturas e uma base de imagens de roupas. Os resultados experimentais mostram que os métodos propostos neste trabalho possuem ganhos significativos em predição de avaliação e precisão na recomendação quando comparados ao estado-da-arte. Vale ressaltar que as técnicas propostas são flexíveis, podendo ser utilizadas em outros cenários que exploram a atenção visual dos itens recomendados