Swarm is granting tokens to devlopers for promoting experimental projects using decentralized storage usage for cities.

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ネットいじめは、今日のデジタル社会におけるオンライン社会的相互作用の中で広く見られる有害な現象です。多くの計算科学は機械学習アルゴリズムを用いたネットいじめの検出パフォーマンスの向上に焦点を当てていますが、そこで提案されたモデルは、意図しない社会的偏見をもたらす傾向にあります。この研究では、「公平性の制約を備えたトレーニングによってモデルを導出することで、ネットいじめ検出モデルの意図しないバイアスを軽減できるか」という調査質問に答えようとします。

Cyberbullying is a widespread adverse phenomenon among online social interactions in today's digital society. While numerous computational studies focus on enhancing the cyberbullying detection performance of machine learning algorithms, proposed models tend to carry and reinforce unintended social biases. In this study, we try to answer the research question of "Can we mitigate the unintended bias of cyberbullying detection models by guiding the model training with fairness constraints?".