Partner chiave del progetto avviato a febbraio è Fondazione Carolina, dedicata a Carolina Picchio, prima vittima riconosciuta in Italia.
Padova – Il cyberbullismo, che sempre più spesso ha origine in ambito scolastico, rappresenta una fonte non trascurabile di costi per il sistema economico, sociale ed educativo del Paese. Per contrastare il problema, Il Dipartimento di Filosofia, Sociologia, Pedagogia, Psicologia Applicata – FISPPA dell’Università degli Studi di Padova, insieme a Fondazione Carolina Onlus, ha lanciato il progetto Net Guardian, finanziato da Fondazione TIM con il bando Call for Ideas- Ricerca e Istruzione.
Partner chiave del progetto è Fondazione Carolina, dedicata a Carolina Picchio, prima vittima riconosciuta in Italia di cyberbullimso. La Onlus è impegnata dal 2018 per il benessere digitale delle nuove generazioni. L’innovatività della soluzione è avvalorata dalla richiesta di associazioni di settore (es. Istituti di formazione), che esprimono i potenziali benefici della proposta per il monitoraggio delle conversazioni a scuola e la possibilità di intervenire tempestivamente ove si rilevi un rischio medio-alto di cyberbullismo.
Il progetto, avviato a febbraio 2024 e che si concluderà a giugno 2025, ha ricevuto un finanziamento di circa 230mila euro per realizzare una App a disposizione di studenti, servizi scolastici e associazioni attive nella prevenzione al cyberbullismo, basata su un modello di Intelligenza Artificiale in grado di misurare la esposizione al rischio di violenze on line nelle conversazioni digitali attraverso NLP e metodologia MADIT. Il progetto prevede l’individuazione e la classificazione dei rischi su tutte le piattaforme di messaggistica per attivare interventi mirati in base alla gravità dell’aggressione verbale rilevata.
L’App valuta e categorizza il linguaggio utilizzato su una scala da 1 a 10, dove l’1 rappresenta un minimo rischio e il 10 rappresenta il massimo rischio. L’uso positivo della tecnologia ha uno spazio rilevante nel progetto: si predispone, infatti, la creazione di un algoritmo di Machine Learning per l’analisi automatizzata del testo, che utilizza il modello di Deep Learning BERT, e la generazione dell’indice di rischio attraverso un
output associato a specifici valori emersi dall’analisi del linguaggio naturale.
Se il valore oscilla tra 1 e 3 (basso rischio) verrà chiesto allo user di continuare ad inserire nell’App le successive conversazioni; se il valore è tra 4 e 7 (medio rischio) si consiglia allo user di prendere contatti con i servizi del territorio; se il valore è superiore a 7 si avvisa lo user che verrà contattato da una task force di cyberbullismo.