Identifying Behaviors and Characteristics of Social Media Sexual Harassers on LinkedIn for AI NLP Purposes


This paper presents a quantitative research approach to identify the shared traits of LinkedIn sexual harassers, with the aim of developing more potent AI models that can accurately detect and prevent sexual harassment on the platform. A questionnaire was used to gather data from 479 victims of sexual harassment on LinkedIn, and the data were analyzed using descriptive and inferential statistics. The findings reveal specific linguistic patterns and key factors that can inform the development of more effective AI models, such as the types of harassment, the tones of the harassers, the frequency and duration of the harassing messages, the reactions of the victims, and the imbalance of power between the perpetrator and the victim.


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