페이스북 콘텐츠 정책에 대한 자동 혐오 발언 탐지기의 부합성 평가

Khái niệm cốt lõi

이 연구는 자동 혐오 발언 탐지기가 소셜 미디어 플랫폼의 콘텐츠 정책을 얼마나 잘 준수하는지 평가하고, 정책 준수도를 향상시키는 방법을 제안한다.

Tóm tắt

이 연구는 페이스북의 41개 혐오 발언 정책 가이드라인에 부합하는 혐오 및 비혐오 문장 데이터셋인 HateModerate를 구축했다. 이를 통해 대표적인 혐오 발언 탐지 모델들의 정책 준수도를 평가했다.

평가 결과, 모든 모델이 더 심각한 혐오 발언 정책에 비해 덜 심각한 정책에서 더 많은 실패를 보였다. OpenAI 모델이 가장 우수한 성능을 보였지만, 대부분의 모델이 비혐오 문장 탐지에 실패했다.

이 연구는 HateModerate를 모델 학습에 추가하면 정책 준수도가 크게 향상되는 것을 보였다. 이는 HateModerate가 기존 데이터셋에 비해 모델의 정책 준수 능력 향상에 효과적임을 시사한다.

Thống kê

대부분의 모델이 덜 심각한 혐오 발언 정책에서 더 높은 실패율을 보였다.
OpenAI 모델이 가장 우수한 성능을 보였지만, 다른 모델들은 비혐오 문장 탐지에 실패했다.
HateModerate를 학습에 추가하면 모델의 정책 준수도가 크게 향상되었다.

Trích dẫn

"Do hate speech detectors' behaviors conform to platforms' content policies?"
"Content policies are platform-specified rules on what content it moderates."
"Without conforming to the policies, the decision on automated content moderators may be surprising to users, undermining the transparency and accountability of the moderation system."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

HateModerate

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

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

Yêu cầu sâu hơn

다른 플랫폼의 콘텐츠 정책에 대해서도 HateModerate와 유사한 데이터셋을 구축할 수 있을까?

다른 플랫폼의 콘텐츠 정책에 대한 유사한 데이터셋을 구축하는 것은 가능합니다. 이를 위해서는 해당 플랫폼의 정책을 분석하고 이를 기반으로 한 새로운 데이터셋을 구성해야 합니다. 이러한 작업은 원본 정책에 따라 적절한 키워드 및 가이드라인을 사용하여 데이터를 수집하고 주요 주제 및 정책에 맞는 혐오 발언 및 비혐오 발언 예시를 포함해야 합니다. 이를 통해 해당 플랫폼의 콘텐츠 정책에 대한 모델의 준수도를 평가할 수 있을 것입니다.

현재 혐오 발언 데이터셋의 편향성을 어떻게 해결할 수 있을까?

혐오 발언 데이터셋의 편향성을 해결하기 위해서는 몇 가지 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 첫째, 데이터 수집 시 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 다양성을 확보해야 합니다. 둘째, 데이터를 수작업으로 주의 깊게 검토하고 편향된 데이터를 식별하고 제거해야 합니다. 셋째, 데이터 증강 기술을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 편향을 완화할 수 있습니다. 마지막으로, 다양한 편향성 측정 지표를 사용하여 데이터셋의 품질을 평가하고 개선할 수 있습니다.

혐오 발언 탐지 모델의 정책 준수도 향상이 실제 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠까?

혐오 발언 탐지 모델의 정책 준수도 향상은 실제 사용자 경험에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 모델이 플랫폼의 콘텐츠 정책을 준수하면 사용자는 더 안전하고 쾌적한 온라인 환경을 경험할 수 있습니다. 이는 사용자들의 신뢰를 높이고 플랫폼의 신뢰성과 투명성을 강화할 수 있습니다. 또한, 정책 준수 모델은 부정적인 콘텐츠를 더 효과적으로 필터링하여 온라인 공간을 더 안전하게 만들 수 있습니다. 따라서 정책 준수 모델의 향상은 사용자들에게 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.