Bullybuster 2
Programma di Finanziamento: PNRR - Missione 4- Componente 2 - Investimento 1.1: Progetti di
Ricerca di Rilevante Interesse Nazionale (PRIN) - Avviso 1409 del
14/09/2022 BANDO PRIN 2022 PNRR
Codice Progetto: Codice identificativo MUR: P2022K39K8
Settore ERC: PE6 – Computer Science and Informatics
CUP: H53D23008160001
Ruolo Uniba: R.U.L.
Responsabile scientifico: prof. Donato Impedovo
Referente amministrativo: Francesco Perri
Dipartimento: Dipartimento di Informatica
Finalità: Il progetto BullyBuster 2 – the ongoing fight against bullying and cyberbullying with the help of artificial intelligence forthe human wellbeing mira a contrastare il fenomeno del bullismo e del cyberbullismo attraverso soluzioni basate sull'Intelligenza Artificiale (IA) e la visione artificiale. L'obiettivo principale è implementare strumenti innovativi per la prevenzione e la rilevazione precoce, ampliando le metodologie precedenti sviluppate con il progetto BullyBuster. Inoltre, si punta a estendere l'applicazione di questi strumenti ad adulti, sottolineando l'impatto sociale e psicologico del fenomeno a tutte le fasce d'età, e creare un gruppo di ricerca interdisciplinare che operi come riferimento nazionale e internazionale per istituzioni e stakeholder interessati.
Abstract: Questo progetto rappresenta il seguito di “BullyBuster - A framework for bullying and cyberbullying actiondetection by computer vision and artificial intelligence methods and algorithms(BB)”, finanziato nel 2017. BB è stato il primo progetto in cui quattro unità di ricerca interdisciplinari di università del sud Italia hanno collaborato per sviluppare algoritmi di rilevamento di bullismo e cyberbullismo utilizzando approcci di intelligenza artificiale. Le soluzioni tecnologiche sono state ispirate da modelli psicologici e hanno affrontato anche aspetti critici dal punto di vista legale. Sono stati forniti strumenti software, come proof-of-concept, denominati “BullyBuster”, destinati a istituzioni pubbliche come scuole e forze dell’ordine, nonché alle potenziali vittime, con l'obiettivo principale di “prevenzione” e “repressione”. La chiusura prevista di BB è fissata a febbraio 2023, con l'integrazione di una versione dimostrativa di un'applicazione desktop che include sistemi di rilevamento comportamentale tramite videocamere di sorveglianza, strumenti di rilevamento di deepfake per la verifica dei contenuti multimediali diffusi sui social network, strumenti di analisi testuale e algoritmi di keystroke dynamics per valutare lo stato emotivo delle vittime.
Il gruppo di ricerca BB ha acquisito una notevole esperienza e i risultati preliminari hanno portato, ad esempio, alla selezione del progetto per il “Maker Faire European Edition 10th Anniversary Book”. Questo successo ci ha motivati a proporre BullyBuster 2 (BB2), con due obiettivi innovativi specifici: il primo è estendere i modelli e i metodi già sviluppati includendo altre tipologie di vittime, in particolare adulti. Come riconosciuto dal Ministero della Salute italiano, il bullismo e il cyberbullismo rappresentano una reale minaccia al benessere umano. Affrontare questo fenomeno richiede di ridurre il rischio di esposizione delle persone a situazioni di vittimizzazione, considerando che eventi recenti e drammatici hanno evidenziato come il bullismo non riguardi solo gli adolescenti, ma sia ricorrente anche tra adulti. Questo implica l’adattamento dei metodi e degli algoritmi di BB a nuovi modelli e comportamenti psicologici.
Il secondo obiettivo di BB2 è potenziare gli sforzi di diffusione e creare il primo gruppo di ricerca (inter)nazionale denominato “BullyBuster”. Questo gruppo, con il suo baricentro nel Sud e nelle Isole d’Italia, mira ad attrarre la partecipazione di altri laboratori interdisciplinari, rappresentando un punto di riferimento per le istituzioni interessate a sviluppare contromisure avanzate. Per queste ragioni, il progetto BB2 identifica il “benessere umano” come tema strategico emergente, con il cluster “salute” e il relativo sottocluster che evidenziano il ruolo delle soluzioni centrate sulle persone per una sanità innovativa, sostenibile e di alta qualità, con un focus particolare sulle vittime.
Risultati attesi:
Il progetto è organizzato con i seguenti obiettivi principali:
- Progettare e valutare un framework di strumenti automatici per il rilevamento di azioni di bullismo e cyberbullismo, a partire dai risultati del precedente progetto Prin 2017 - BullyBuster BB:
- Gli strumenti si basano su metodi avanzati di intelligenza artificiale e visione artificiale;
- Gli strumenti coprono diversi contesti applicativi;
- Gli strumenti sono sviluppati partendo dai modelli comportamentali e psicologici identificati in BB e successivamente estesi in BB2;
- Gli strumenti sono analizzati dal punto di vista legale e dotati di un accordo di licenza.
- Estendere l'analisi psicologica e comportamentale all'età adulta.
- Creare un laboratorio interdisciplinare per garantire un monitoraggio costante del fenomeno.
Partenariato:
Il progetto coinvolge quattro unità di ricerca:
- Università di Cagliari (coordinatore, specializzata in visione artificiale e biometria, guidata dal prof. Gian Luca Marcialis also PI)
- Università di Napoli Federico II (focalizzata su analisi dei social media e biometria comportamentale, guidata dal prof. Carlo Sansone).
- Università di Bari Aldo Moro (esperta in intelligenza artificiale e algoritmi per scenari comportamentali, guidata dal prof. Donato Impedovo also vice-PI).
- Università di Foggia (specializzata in aspetti giuridici e di privacy, guidata dal prof. Donatella Curtotti).
Evidenze pubbliche:
Bando Assegnista di Ricerca A.R. Prog. 09.26 Sett. INF/01 ING-INF/05 D.R. n. 441 del 07/02/2024
https://reclutamento.ict.uniba.it/assegni-di-ricerca/concorsi/2024-pr-09.26
Bando di Lavoro autonomo occasionale D.D. 88 del 30.09.2024:
Contributo MUR: 239.407 €
Budget Uniba: 55.877€
Data avvio delle attività: 30 novembre 2023.
Data fine delle attività: 29 novembre 2025.
Pagina web progetto: https://prin.unica.it/bullybuster2/