Devido ao uso rápido da IA nas redes sociais, abordagens algorítmicas estão sendo exploradas para a detecção, prevenção e mitigação de comportamentos de cyberbullying. No entanto, estudos anteriores neste campo tentaram apenas expandir os efeitos emocionais e psicológicos do cyberbullying, enquanto muito pouca atenção foi dada a estudos que avaliam abordagens baseadas em IA para a prevenção do cyberbullying nas redes sociais. Esta revisão sistemática da literatura tenta preencher essa lacuna ao sintetizar estudos revisados por pares, desenhos e estruturas publicados entre 2020 e 2025. Esses estudos foram obtidos de diferentes bibliotecas digitais, como Google Scholar, ScienceDirect, IEEE Xplore, Wiley Online Library e ACM Digital Library. A revisão examina o papel da IA em abordar as ameaças às interações interpessoais nas redes sociais. Um total de 25 estudos foram incluídos para síntese no formato narrativo e analisados tematicamente. Esta revisão da literatura avalia a aplicação atual da IA e examina a evolução algorítmica da segurança digital, desde filtros primitivos baseados em palavras-chave até estruturas de IA aprimoradas capazes de identificar padrões sutis de cyberbullying. Também destaca tanto as possibilidades quanto as limitações dessas tecnologias, particularmente em relação às medidas de segurança digital. Por fim, após avaliar o papel atual da IA e sua eficácia, esta revisão da literatura tenta articular as possíveis direções futuras do desenvolvimento de algoritmos de IA para aprimorar seu papel em tornar as redes sociais um ambiente mais seguro para a comunicação online.
Glory Akwa (Qui,) estudou esta questão.