論文の概要: Uncertainty Estimation For Community Standards Violation In Online Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14519v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 09:10:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 23:35:32.918811
• Title: Uncertainty Estimation For Community Standards Violation In Online Social Networks
• Title（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークにおけるコミュニティ標準違反の不確実性推定
• Authors: Narjes Torabi, Nimar S. Arora, Emma Yu, Kinjal Shah, Wenshun Liu, Michael Tingley
• Abstract要約: 毎日アップロードされる何十億ものコンテンツのうち、少数のコンテンツだけが明らかに違反しているため、自動化されたモデルによって削除できる。 有病率推定は残留項目の違反内容の分数推定のタスクである。 本研究では,このUPPタスクに対して,Bucketed-Beta-BinomialとBucketed-Gaussian Processの2つの新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online Social Networks (OSNs) provide a platform for users to share their thoughts and opinions with their community of friends or to the general public. In order to keep the platform safe for all users, as well as to keep it compliant with local laws, OSNs typically create a set of community standards organized into policy groups, and use Machine Learning (ML) models to identify and remove content that violates any of the policies. However, out of the billions of content that is uploaded on a daily basis only a small fraction is so unambiguously violating that it can be removed by the automated models. Prevalence estimation is the task of estimating the fraction of violating content in the residual items by sending a small sample of these items to human labelers to get ground truth labels. This task is exceedingly hard because even though we can easily get the ML scores or features for all of the billions of items we can only get ground truth labels on a few thousands of these items due to practical considerations. Indeed the prevalence can be so low that even after a judicious choice of items to be labeled there can be many days in which not even a single item is labeled violating. A pragmatic choice for such low prevalence, $10^{-4}$ to $10^{-5}$, regimes is to report the upper bound, or $97.5\%$ confidence interval, prevalence (UBP) that takes the uncertainties of the sampling and labeling processes into account and gives a smoothed estimate. In this work we present two novel techniques Bucketed-Beta-Binomial and a Bucketed-Gaussian Process for this UBP task and demonstrate on real and simulated data that it has much better coverage than the commonly used bootstrapping technique.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワーク(OSN)は、ユーザーが自分の考えや意見を友人や一般大衆のコミュニティと共有するためのプラットフォームを提供する。 プラットフォームをすべてのユーザに対して安全に保つとともに、ローカルな法律に準拠させるため、OSNは通常、ポリシーグループに組織されたコミュニティ標準のセットを作成し、マシンラーニング(ML)モデルを使用して、ポリシーに違反するコンテンツを識別および削除する。 しかし、毎日アップロードされる何十億ものコンテンツのうち、少数のコンテンツだけが明らかに違反しているため、自動化されたモデルによって削除できる。 有病率推定は,これらの項目の少量のサンプルを人間ラベルに送って残余項目の違反内容を推定し,真理ラベルを取得するタスクである。 なぜなら、何十億ものアイテムのmlスコアや機能を簡単に得ることができるにもかかわらず、実用上の考慮によって、これらのアイテムの数千の事実ラベルしか得られないからです。 実際、感染率は非常に低いため、ラベル付けすべきアイテムの公平な選択の後でも、1つのアイテムでさえも違反するラベルがつけられない日が数日間ある可能性がある。 10^{-4}$ to 10^{-5}$、レジームは、サンプリングおよびラベリングプロセスの不確実性を考慮して、滑らかな見積もりを与えるアップバウンドまたは97.5\%$信頼区間(ubp)を報告することである。 そこで本研究では,この ubp タスクに対してバケット・ベータ・バイノマル法とバケット・ガウシアン法という2つの新しい手法を提案し,実データとシミュレーションデータを用いて,一般的なブートストラップ法よりもはるかに優れたカバレッジを有することを示す。

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