Los métodos principales de comunicación en el mundo moderno son las redes sociales, que están llenas de mensajes dañinos que pueden herir tanto psicológica como financieramente. La mayoría de los sitios web no ofrecen servicios que eliminen automáticamente o envíen de vuelta las comunicaciones maliciosas al remitente para su corrección, o notifiquen al remitente sobre inexactitudes en el contenido de los mensajes. La implementación de tales sistemas podría hacer uso de técnicas para identificar y categorizar mensajes dañinos. Este documento sugiere un novedoso enfoque de preprocesamiento multinivel para el reconocimiento y clasificación de mensajes maliciosos en redes sociales para limitar el impacto negativo, resultando en menos mensajes tóxicos, estafas y comentarios agresivos en mensajes de redes sociales y áreas de comentarios. Como resultado, se requeriría menos conocimientos técnicos para investigar los efectos de los mensajes dañinos. El conjunto de datos fue creado utilizando el idioma regional lituano con cuatro clases: agresivo, insultante, tóxico y malicioso. Se examinaron tres algoritmos de aprendizaje automático, se sugirieron cinco casos de uso de un enfoque de preprocesamiento multinivel, y se realizaron experimentos para identificar y clasificar mensajes dañinos en el idioma lituano.