В разделе объясняется, почему автоматическое выявление конфликтогенных высказываний востребовано в цифровом и учебном общении. Формулируются проблема, цель, задачи и границы проекта: алгоритм рассматривается как вспомогательное средство, а не как инструмент вынесения окончательного решения о человеке.

Здесь раскрывается понятие конфликтогенного поведения и описываются его основные проявления: оскорбления, угрозы, провокации, обвинения и унижение собеседника. Отдельно проводится различие между конфликтогеном, обычным несогласием, эмоциональной реакцией и реальной угрозой с учётом контекста общения.

Пункт посвящён выбору учебных примеров, их обезличиванию и правилам безопасной работы с текстами. Рассматриваются конфиденциальность, согласие на использование данных, риск предвзятости и недопустимость автоматического наказания. Обосновывается необходимость человеческой проверки спорных и опасных случаев.

В разделе описывается последовательность работы алгоритма: получение текста, очистка, выделение признаков, классификация и формирование объяснимого результата. Сравниваются словарный подход и простая модель машинного обучения, а также устанавливаются категории риска и условия передачи примера на проверку специалисту.

Здесь объясняется, как проверять качество детекции на размеченных примерах. Рассматриваются точность, полнота, доля ошибок и матрица ошибок, позволяющая увидеть ложные срабатывания и пропуски. Особое внимание уделяется выбору критерия, при котором безопасность важнее формально высокого общего результата.

Практическая часть описывает создание прототипа в электронных таблицах или простой программе. Указываются формат входных данных, набор признаков, правила присвоения категории и вид итогового сообщения. Также фиксируются ограничения прототипа, чтобы пользователь не воспринимал его оценку как доказанный психологический вывод.

В разделе приводится порядок проверки алгоритма на нейтральных, неоднозначных и конфликтогенных сообщениях. Результаты сопоставляются с заранее подготовленной разметкой, подсчитываются основные ошибки и анализируются причины неправильной классификации, включая сарказм, цитаты, неполный контекст и новые формулировки.

Пункт показывает, как корректно использовать сигнал алгоритма в образовательной среде. Объясняется порядок повторной проверки, фиксации фактов и спокойного общения с участниками ситуации. Разрабатываются рекомендации по профилактике конфликтов, защите данных и недопущению ярлыков, публичных обвинений и дискриминации.

В заключении обобщаются результаты разработки и тестирования прототипа, оценивается достижение поставленных задач и формулируются границы применимости алгоритма. Отдельно указывается, какие ошибки остаются наиболее значимыми, какие улучшения возможны в будущем и почему решение человека сохраняет ключевое значение.

В список включаются учебные и научно-популярные источники по конфликтологии, цифровой безопасности, обработке естественного языка, машинному обучению и защите персональных данных. Для каждого источника указываются автор, название, год публикации и ссылка либо издательство, чтобы обеспечить проверяемость использованных сведений.