Εφαρμογές Γλωσσικής Τεχνολογίας στα Ελληνικά για την Αναγνώριση Προτύπων Μάθησης και Συμπεριφοράς στις Δυνητικές Κοινότητες Μάθησης: Σχολικός Εκφοβισμός και Αυτοκτονικός Ιδεασμός - (:unkn) unknown (My University, 2020)
Η επιθετική συμπεριφορά έχει εξελιχθεί σε μείζον κοινωνικό πρόβλημα που αφορά και ευαίσθητες ομάδες (παιδιά και νέοι). Εκδηλώνεται κυρίως με δύο τύπους: την επιθετικότητα "προς τον άλλο" (εκφοβισμός) και την επιθετικότητα "προς τον εαυτό" (αυτοκτονικός ιδεασμός). Ο έγκαιρος εντοπισμός και των δύο τύπων είναι ιδιαίτερα κρίσιμος. Στη σύγχρονη εποχή πλείστες δραστηριότητες μεταφέρονται από τον πραγματικό στον ψηφιακό κόσμο. Έτσι, και ο εκφοβισμός και η αυτοκτονική συμπεριφορά μεταφέρονται σε διαδικτυακά περιβάλλοντα. Ταυτόχρονα έχουν αναπτυχθεί διαδικτυακά συνεργατικά περιβάλλοντα, μεταφέροντας μέρος των μαθησιακών διαδικασιών στον ψηφιακό κόσμο. Ως επακόλουθο, η μεταφορά Φυσικών Κοινοτήτων Μάθησης (ΦΚΜ) στον ψηφιακό κόσμο, ως Δυνητικές Κοινότητες Μάθησης (ΔΚΜ), εμπεριέχει τον κίνδυνο εμφάνισης επιθετικής συμπεριφοράς. Η ανάπτυξη εφαρμογών Γλωσσικής Τεχνολογίας έχει οδηγήσει στη δημιουργία μοντέλων αυτόματου εντοπισμού της επιθετικής συμπεριφοράς, κυρίως στον ψηφιακό κόσμο, όπου η φυσική εποπτεία είναι δύσκολη. Η μέχρι τώρα έρευνα απέφερε ελπιδοφόρα αποτελέσματα, περιορίζεται όμως στα κοινωνικά δίκτυα, χωρίς εφαρμογή για τα ελληνικά. Στην παρούσα διατριβή μελετήθηκε και αναλύθηκε η επιθετική συμπεριφορά στις ΔΚΜ. Δημιουργήθηκαν πέντε μελέτες περίπτωσης (ΜΠ), που αντιμετωπίστηκαν μεθοδολογικά ως μια συλλογική ΜΠ. Στα δεδομένα που συλλέχθηκαν (διάλογοι και τεχνουργήματα) εφαρμόστηκε ανάλυση με άξονες τη συνεργατικότητα, το ρόλο του/της δασκάλου/-ας και τον εσωτερικό λόγο. Αναλύθηκε επίσης, και ο αυτοκτονικός ιδεασμός με χρήση δεδομένων, από τη νεοελληνική ποίηση. Δημιουργήθηκαν μοντέλα εντοπισμού και των δύο τύπων επιθετικής συμπεριφοράς με μεθόδους Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας και Μηχανικής Μάθησης, που εφαρμόστηκαν σε γλωσσολογικά δεδομένα διαφορετικού ύφους αποφέροντας ελπιδοφόρα αποτελέσματα. Η εφαρμογή των μοντέλων αυτών, σε δεδομένα ΔΚΜ και στην ελληνική γλώσσα, αποτελεί την κύρια συνεισφορά της διατριβής.

Aggressive behavior has become a major social problem concerning sensitive groups, such as children and adolescents. It occurs mainly in two different types: aggression "towards the other" and aggression "towards the self". The first type refers mainly to bullying, while the second one refers to suicidal ideation. Early detection of both types of aggressive behavior is crucial for timely intervention. Nowadays, various activities are transferred from real world to the digital one. Consequently, bullying acquires its digital form, cyberbullying. Accordingly, suicidal behavior is transformed into cyberbullicide. At the same time, online collaborative learning environments have been developed, transferring learning processes to the digital world. As a result, transition of Physical Learning Communities (PLCs) to the digital world, as Virtual Learning Communities (VLCs), includes the risk of aggressive behavior. The development of Computational Linguistics' applications has led to the creation of models, aiming at the automatic detection of aggressive behavior, especially in the digital world, where physical supervision is particularly difficult. Research so far has provided promising results, but it is limited to the social media context and it has not been applied to the Greek language. In the present dissertation, the aggressive behavior in the field of VLCs has been studied and analyzed. For this purpose, five (5) case studies (CS) were created, which were designed methodologically as a collective CS. An analysis, based on the collaborative process, the role of the teacher and the inner speech, was applied on the collected data (dialogues and artifacts). Suicidal ideation was also analyzed using linguistic data drawn from modern Greek poetry. Models, aiming to identify both types of aggressive behavior using Natural Language Processing (NLP) and machine learning methods, were applied to linguistic data of different types, providing promising results. Application of these models in VLCs' data and in the Greek language is the main contribution of this dissertation.
Keywords: Δυνητικές Κοινότητες Μάθησης, Επιθετική συμπεριφορά, Γλωσσική Τεχνολογία, Μηχανική Μάθηση, Ανάλυση λόγου, Σχολικός Εκφοβισμός, Αυτοκτονικός Ιδεασμός, Κοινωνικοπολιτισμικές Θεωρίες Μάθησης; Virtual Learning Communities, Aggressive behavior, Natural Language Processing, Machine Learning, Discourse analysis, Bullying, Suicidal ideation, Sociocultural Learning Theories