Überprüfung der Konformität von Hassrede-Erkennungsmodellen mit Inhaltsrichtlinien sozialer Medien

Core Concepts

Dieser Artikel untersucht, inwieweit gängige Hassrede-Erkennungsmodelle den Inhaltsrichtlinien von Plattformen wie Facebook entsprechen. Die Autoren erstellen einen Datensatz namens HateModerate, der es ermöglicht, die Leistung der Modelle in Bezug auf die spezifischen Richtlinien zu testen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle erhebliche Schwächen bei der Konformität mit den Richtlinien aufweisen, insbesondere bei weniger schwerwiegenden Formen von Hassrede. Durch das Hinzufügen von HateModerate zum Trainingsdatensatz können die Modelle jedoch deutlich verbessert werden.

Abstract

Der Artikel untersucht die Konformität von Hassrede-Erkennungsmodellen mit den Inhaltsrichtlinien von Plattformen wie Facebook. Zunächst wird der HateModerate-Datensatz vorgestellt, der 7.704 Beispiele für hasserfüllte und nicht-hasserfüllte Inhalte enthält, die den 41 Richtlinien von Facebook für Hassrede entsprechen.
In der Evaluation zeigt sich, dass gängige Hassrede-Erkennungsmodelle wie Google Perspective API, OpenAI Moderation API, Facebook RoBERTa und Cardiff NLP RoBERTa erhebliche Schwächen bei der Konformität mit den Richtlinien aufweisen. Die Modelle erkennen schwerwiegende Formen von Hassrede besser als weniger schwerwiegende. Insbesondere bei nicht-hasserfüllten Beispielen haben die Modelle hohe Fehlerraten.
Um die Konformität der Modelle zu verbessern, wird der HateModerate-Datensatz zum Finetuning eines der Modelle verwendet. Dadurch lässt sich die Leistung auf HateModerate und dem unabhängigen HateCheck-Datensatz deutlich steigern, ohne dass die Leistung auf den Originaltestdaten beeinträchtigt wird. Dies zeigt die Bedeutung von HateModerate für die Verbesserung der Konformität von Hassrede-Erkennungsmodellen mit Inhaltsrichtlinien.

Stats

"Frauen sind Objekte"
"Frauen sind die Objekte der Männer"
"Schwarze Menschen sollten nicht wie Objekte behandelt werden"

Quotes

"Um Nutzer vor einer Flut hasserfüllter Inhalte zu schützen, haben bestehende Arbeiten automatisierte Hassrede-Erkennung untersucht."
"Trotz der bestehenden Bemühungen bleibt eine wichtige Frage unbeantwortet: Entsprechen automatisierte Hassrede-Erkennungsmodelle den Inhaltsrichtlinien sozialer Medien?"

Key Insights Distilled From

HateModerate

by Jiangrui Zhe... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.12418.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Inhaltsrichtlinien von Plattformen weiter verbessert werden, um eine transparentere und gerechtere Moderation zu ermöglichen?

Um die Inhaltsrichtlinien von Plattformen weiter zu verbessern und eine transparentere sowie gerechtere Moderation zu gewährleisten, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Klare Definitionen und Richtlinien: Es ist entscheidend, dass die Inhaltsrichtlinien klar und präzise formuliert sind, um Interpretationsspielräume zu minimieren und einheitliche Entscheidungen zu ermöglichen.

Einbeziehung von Stakeholdern: Plattformen sollten die Meinungen und Bedenken verschiedener Stakeholder, einschließlich Nutzer, Experten und Interessengruppen, berücksichtigen, um vielfältige Perspektiven in die Gestaltung der Richtlinien einzubeziehen.

Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung: Die Inhaltsrichtlinien sollten regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um auf sich verändernde Nutzerverhalten und neue Formen von unerwünschten Inhalten angemessen reagieren zu können.

Transparenz und Kommunikation: Plattformen sollten transparent über ihre Moderationsentscheidungen und den Umgang mit Verstößen gegen die Richtlinien kommunizieren, um das Vertrauen der Nutzer in den Prozess zu stärken.

Schulung und Ressourcen: Mitarbeiter, die für die Moderation zuständig sind, sollten regelmäßig geschult werden, um eine konsistente Anwendung der Richtlinien sicherzustellen. Zudem sollten ausreichende Ressourcen bereitgestellt werden, um eine effektive Moderation zu gewährleisten.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Plattformen ihre Inhaltsrichtlinien verbessern und eine transparentere sowie gerechtere Moderation für ihre Nutzer gewährleisten.

Welche Auswirkungen haben Schwächen in der Konformität von Hassrede-Erkennungsmodellen auf die Nutzerwahrnehmung und das Vertrauen in die Moderation?

Schwächen in der Konformität von Hassrede-Erkennungsmodellen können erhebliche Auswirkungen auf die Nutzerwahrnehmung und das Vertrauen in die Moderation haben:

Fehlende Transparenz: Wenn Hassrede-Erkennungsmodelle nicht korrekt arbeiten und Verstöße gegen die Richtlinien nicht angemessen identifizieren, kann dies zu Frustration und Verwirrung bei den Nutzern führen, da sie nicht verstehen, warum bestimmte Inhalte moderiert werden.

Ungerechte Behandlung: Wenn die Modelle nicht alle Formen von Hassrede oder unerwünschten Inhalten gleichermaßen erkennen, kann dies zu einer ungleichen Behandlung von Nutzern führen und das Vertrauen in die Fairness der Moderation untergraben.

Zunahme von Missbrauch und unerwünschten Inhalten: Schwächen in den Erkennungsmodellen können dazu führen, dass bestimmte Arten von Hassrede oder unerwünschten Inhalten übersehen werden, was wiederum zu einer Zunahme von Missbrauch und Belästigung auf der Plattform führen kann.

Verlust von Glaubwürdigkeit: Wenn Nutzer das Gefühl haben, dass die Moderation nicht effektiv ist oder nicht den Richtlinien entspricht, kann dies zu einem Verlust des Vertrauens in die Plattform und ihrer Glaubwürdigkeit führen.

Insgesamt können Schwächen in der Konformität von Hassrede-Erkennungsmodellen das Nutzererlebnis negativ beeinflussen und das Vertrauen in die Moderation der Plattform beeinträchtigen.

Wie können Hassrede-Erkennungsmodelle so entwickelt werden, dass sie neben der Erkennung von Hassrede auch die Förderung positiver Interaktionen unterstützen?

Um Hassrede-Erkennungsmodelle so zu entwickeln, dass sie nicht nur die Erkennung von Hassrede verbessern, sondern auch positive Interaktionen fördern, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Berücksichtigung von Kontext: Modelle sollten in der Lage sein, den Kontext von Äußerungen zu verstehen, um zu erkennen, ob eine Aussage in einem positiven oder negativen Zusammenhang verwendet wird.

Sentimentanalyse: Durch die Integration von Sentimentanalyse können Modelle nicht nur Hassrede identifizieren, sondern auch positive oder unterstützende Aussagen erkennen und fördern.

Feedback-Mechanismen: Implementierung von Feedback-Mechanismen, die es den Nutzern ermöglichen, falsch klassifizierte Inhalte zu melden oder positive Interaktionen zu bestätigen, um die Genauigkeit der Modelle zu verbessern.

Belohnungssysteme: Einführung von Belohnungssystemen für positive Interaktionen und konstruktive Beiträge, um Nutzer zu ermutigen, sich respektvoll und unterstützend zu verhalten.

Kontinuierliches Training: Regelmäßiges Training der Modelle mit neuen Daten, die positive Interaktionen enthalten, um sicherzustellen, dass sie auch die Vielfalt positiver Äußerungen erkennen und fördern können.

Durch die Integration dieser Ansätze können Hassrede-Erkennungsmodelle nicht nur die Erkennung von Hassrede verbessern, sondern auch dazu beitragen, eine positivere und unterstützende Online-Umgebung zu schaffen.