Η παρούσα πτυχιακή εργασία εστιάζει στο φαινόμενο της ρητορικής μίσους, που αφορά
εκφράσεις και συμπεριφορές που στρέφονται ενάντια σε συγκεκριμένα άτομα ή κοινωνικές ομάδες με σκοπό την υποτίμηση, την περιθωριοποίηση ή τη δημιουργία εχθρότητας.
Ιδιαίτερα στις μέρες μας, η ραγδαία εξάπλωση των κοινωνικών δικτύων έχει επιδεινώσει το πρόβλημα, επηρεάζοντας αρνητικά τόσο την κοινωνική συνοχή όσο και τα θεμελιώδη
ανθρώπινα δικαιώματα.
Η εργασία ξεκινά με μια αναλυτική θεωρητική προσέγγιση που περιλαμβάνει τον ορισμό
της ρητορικής μίσους, τις κοινωνικές επιπτώσεις της, καθώς και το νομικό πλαίσιο που
εφαρμόζεται για τον περιορισμό της, με έμφαση στις προκλήσεις που δημιουργεί η
ανωνυμία και η ταχύτητα διάδοσης του διαδικτυακού περιεχομένου.
Στη συνέχεια, εξετάζονται οι σύγχρονες τεχνικές ανίχνευσης της ρητορικής μίσους, όπου γίνεται αναφορά στην εξέλιξη από παραδοσιακές μεθόδους μηχανικής μάθησης προς προχωρημένα μοντέλα βαθιάς μάθησης, όπως είναι τα Transformers, με έμφαση στη χρήση πολυτροπικών προσεγγίσεων που συνδυάζουν κείμενο και άλλα είδη δεδομένων.
Το βασικό μέρος της εργασίας επικεντρώνεται στη μελέτη ενός σύγχρονου μοντέλου
μηχανικής μάθησης, το οποίο εφαρμόστηκε και αξιολογήθηκε σε διάφορα σύνολα
δεδομένων, ώστε να εξεταστεί η απόδοσή του σε διαφορετικά περιβάλλοντα και συνθήκες.
Πραγματοποιήθηκε fine-tuning σε επτά διαφορετικά μοντέλα, ενώ αναλύθηκαν σε βάθος
τα αποτελέσματα κάθε προσέγγισης. Επιπλέον, εφαρμόστηκαν μέθοδοι ensemble για τη
διερεύνηση της δυνατότητας βελτίωσης της συνολικής ακρίβειας και ευαισθησίας στην
ανίχνευση μισαλλόδοξου λόγου. Μέσα από εκτενείς πειραματικές δοκιμές, αναδείχθηκαν
οι επιδόσεις του μοντέλου και επιβεβαιώθηκε η υπεροχή του σε σύγκριση με παραδοσιακές τεχνικές, ενισχύοντας την αξιοπιστία στην ανίχνευση ρητορικής μίσους στα ψηφιακά μέσα.
Συνολικά, η εργασία προσφέρει μια ολοκληρωμένη ανάλυση της συμπεριφοράς του
μοντέλου και συμβάλλει στην κατανόηση της αποτελεσματικότερης αντιμετώπισης του
φαινομένου.

This undergraduate thesis focuses on the phenomenon of hate speech, referring to
expressions and behaviors directed against specific individuals or social groups with the aim of demeaning, marginalizing, or generating hostility. Especially today, the rapid expansion of social networks has worsened the problem, negatively affecting both social cohesion and fundamental human rights.
The study begins with an in-depth theoretical approach that includes the definition of hate speech, its social impact, and the legal framework applied to limit it, with emphasis on the challenges posed by anonymity and the speed at which online content spreads.
It then examines modern hate speech detection techniques, highlighting the evolution fromtraditional machine learning methods to advanced deep learning models such as
Transformers, with a focus on multimodal approaches that combine text and other types of data.
The core part of the thesis focuses on the study of a modern machine learning model, which was applied and evaluated on various datasets in order to assess its performance across different environments and conditions. Fine-tuning was performed on seven different models, and the results of each approach were analyzed in depth. In addition, ensemble methods were applied to explore the potential for improving overall accuracy and sensitivity in hate speech detection. Through extensive experimental testing, the model’s performance was highlighted, confirming its superiority compared to traditional techniques and enhancing the reliability of hate speech detection in digital media. Overall, the thesis provides a comprehensive analysis of the model’s behavior and contributes to a better understanding of more effective ways to address this phenomenon.