insight - Social Media - # Automated Hate Speech Detection

HateModerate: Testing Hate Speech Detectors against Content Moderation Policies

Q: How can platforms ensure transparency and accountability in automated content moderation beyond conforming to policies

プラットフォームが透明性と責任を確保するためには、ポリシーへの適合だけでなく、自動コンテンツモデレーションに対してさらなる措置を講じる必要があります。まず第一に、アルゴリズムの意思決定プロセスを透明化し、その動作原理や判断基準を利用者に説明することが重要です。また、ユーザーからのフィードバックや異議申し立てを受け付ける仕組みを整備し、不正確な削除やブロックが行われた場合でも迅速かつ公平な対応が取れるようにすることも重要です。さらに、外部監査機関や専門家委員会を設立してアルゴリズムの運用状況や影響を定期的に評価・監視することで透明性と責任感を高めることが可能です。

Q: What are the potential drawbacks of relying solely on automated systems for moderating complex and sensitive content

複雑で敏感なコンテンツのモデレートに完全に自動化されたシステムだけ頼っている場合の潜在的な欠点はいくつかあります。まず第一に、人間的判断力や文脈理解能力が欠如しており、「グレーゾーン」のコンテンツや文脈依存型の発言を十分処理できない可能性があります。これは誤った陽性または偽陰性結果（不当削除または放置）へつながり得ます。さらに、差別的バイアスや特定グループへの偏見も自動化されたシステムでは排除しきれず、公平性・多様性への配慮不足も問題視されます。

Q: How can advancements in NLP technology be leveraged to enhance user safety and well-being on social media platforms

NLP技術の進歩はソーシャルメディアプラットフォーム上で利用者安全および幸福感向上する際に活用され得ます。例えば、「トキシシティ分析」と呼ばれる手法では文章中から攻撃的・有害な表現パターンを特定し識別します。「エモジ推測」技術では投稿内容から利用者感情状態（怒り・喜び等）予測します。「倫理AIチェック」手法では倫理観念遵守度評価し問題箇所指摘します。

Core Concepts

Automated hate speech detectors' conformity to content policies is crucial for transparent and accountable content moderation.

Abstract

Existing works focus on automated hate speech detection to protect users from harmful content.
HateModerate dataset created to test automated content moderators against Facebook's 41 hate speech policies.
State-of-the-art hate speech detectors show substantial failures in conforming to content policies.
Fine-tuning models with HateModerate data improves conformity while maintaining performance.
Dataset statistics, annotation process, and evaluation metrics detailed.

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arxiv.org

Stats

"A unified taxonomy of harmful content." - Banko et al., 2020
"Facebook specifies 41 community standards guidelines for moderating hate speech." - Facebook, 2022
"Google’s automatic content moderator detected 95% unwanted content before it is seen by a user." - Google, 2023b

Quotes

"Content moderation rules are often uniquely defined, existing hate speech datasets cannot directly answer this question."
"Models generally have high failure rates for non-hateful examples."
"Our dataset highlights the importance of investigating hate speech detectors’ conformity to content policies."

Key Insights Distilled From

HateModerate

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

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

Deeper Inquiries

How can platforms ensure transparency and accountability in automated content moderation beyond conforming to policies

プラットフォームが透明性と責任を確保するためには、ポリシーへの適合だけでなく、自動コンテンツモデレーションに対してさらなる措置を講じる必要があります。まず第一に、アルゴリズムの意思決定プロセスを透明化し、その動作原理や判断基準を利用者に説明することが重要です。また、ユーザーからのフィードバックや異議申し立てを受け付ける仕組みを整備し、不正確な削除やブロックが行われた場合でも迅速かつ公平な対応が取れるようにすることも重要です。さらに、外部監査機関や専門家委員会を設立してアルゴリズムの運用状況や影響を定期的に評価・監視することで透明性と責任感を高めることが可能です。

What are the potential drawbacks of relying solely on automated systems for moderating complex and sensitive content

複雑で敏感なコンテンツのモデレートに完全に自動化されたシステムだけ頼っている場合の潜在的な欠点はいくつかあります。まず第一に、人間的判断力や文脈理解能力が欠如しており、「グレーゾーン」のコンテンツや文脈依存型の発言を十分処理できない可能性があります。これは誤った陽性または偽陰性結果（不当削除または放置）へつながり得ます。さらに、差別的バイアスや特定グループへの偏見も自動化されたシステムでは排除しきれず、公平性・多様性への配慮不足も問題視されます。

How can advancements in NLP technology be leveraged to enhance user safety and well-being on social media platforms

NLP技術の進歩はソーシャルメディアプラットフォーム上で利用者安全および幸福感向上する際に活用され得ます。例えば、「トキシシティ分析」と呼ばれる手法では文章中から攻撃的・有害な表現パターンを特定し識別します。「エモジ推測」技術では投稿内容から利用者感情状態（怒り・喜び等）予測します。「倫理AIチェック」手法では倫理観念遵守度評価し問題箇所指摘します。