2026년 10월 24일 arXiv 플랫폼에 게재된 연구 논문(번호 2610.30885v1)은 ‘온톨로지 기반 사이버 괴롭힘 행동 및 네트워크 분석 프레임워크’(ODCBNA)를 제안하며, 방글라데시어 온라인 환경에서의 괴롭힘 행동 패턴을 체계적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 이 프레임워크는 가해자를 핵심으로 하여, 요구사항 기반 온톨로지 설계, 지식 그래프 구축, 행동 모델링, 커뮤니티 분석, 그리고 영향력 모델링의 다섯 가지 주요 모듈을 통합한다.
본 연구는 방글라어로 구축된 다중 네트워크 사이버불링 코퍼스(BenCoDiC)를 실증적 기반으로 삼아, 최소 3건 이상의 괴롭힘성 댓글 또는 답글을 게시한 사용자 1,063명을 가해자로 식별하고, 각각에 대해 64차원의 행동 및 맥락 특성 벡터를 구성하였다. 코사인 유사도와 k-최근접 이웃 모델링을 통해 27,554개의 엣지를 갖는 가중치 부여 네트워크를 생성하였으며, 루뱅 알고리즘을 이용하여 6개의 주요 커뮤니티(모듈러티 약 0.495)와 27개의 하위 커뮤니티를 검출하였다.
특성 기여도 분석에 따르면, ‘영상’, ‘영향력’, ‘사용자 프로필’의 세 가지 차원이 행동 유사성과 커뮤니티 구분에 가장 높은 설명력을 제공하며, 문맥 차원은 결과의 해석 가능성을 뒷받침한다. 커뮤니티 제약 하에서의 영향력 전파 분석에서는 IM Greedy 알고리즘이 여섯 개 모든 커뮤니티에서 소폭의 긍정적 성과를 달성했으며, 서로 다른 시드 선택 방법들 역시 초기 시드의 중복률은 낮지만 확산 범위는 대체로 유사한 것으로 나타났다.