論文の概要: Moderation Challenges in Voice-based Online Communities on Discord

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05258v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 18:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-15 17:31:35.749232
• Title: Moderation Challenges in Voice-based Online Communities on Discord
• Title（参考訳）: discordにおける音声によるオンラインコミュニティのモデレーション課題
• Authors: Jialun Aaron Jiang, Charles Kiene, Skyler Middler, Jed R. Brubaker, Casey Fiesler
• Abstract要約: 発見は、音声ベースのオンラインコミュニティが、コンテンツと対話の穏健化の意味を変えることを示唆している。 テキストベースのコミュニティのモデレーターが、破壊的なノイズや音声の襲撃など、馴染みのないルールを破る新しい方法だ。 新しいモデレーション戦略は限定的であり、しばしば聞き取りや最初の印象に基づいており、結果として、モデレーションの失敗から偽の告発まで様々な問題が生じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.417653462255448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Online community moderators are on the front lines of combating problems like hate speech and harassment, but new modes of interaction can introduce unexpected challenges. In this paper, we consider moderation practices and challenges in the context of real-time, voice-based communication through 25 in-depth interviews with moderators on Discord. Our findings suggest that the affordances of voice-based online communities change what it means to moderate content and interactions. Not only are there new ways to break rules that moderators of text-based communities find unfamiliar, such as disruptive noise and voice raiding, but acquiring evidence of rule-breaking behaviors is also more difficult due to the ephemerality of real-time voice. While moderators have developed new moderation strategies, these strategies are limited and often based on hearsay and first impressions, resulting in problems ranging from unsuccessful moderation to false accusations. Based on these findings, we discuss how voice communication complicates current understandings and assumptions about moderation, and outline ways that platform designers and administrators can design technology to facilitate moderation.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニティのモデレーターはヘイトスピーチやハラスメントといった問題と戦う最前線にいるが、新しいインタラクションのモードは予期せぬ課題をもたらす可能性がある。 本稿では、discordのモデレーターと25の詳細なインタビューを通して、リアルタイム音声ベースのコミュニケーションの文脈におけるモデレーションの実践と課題について考察する。 以上の結果から,音声ベースのオンラインコミュニティが,コンテンツやインタラクションの穏健化の意味を変えることが示唆された。 テキストベースのコミュニティのモデレーターは、ディスラプティブノイズや音声レイディングのような不慣れなルールを破る新しい方法があるだけでなく、リアルタイム音声の短命性のため、ルール破壊的な行動の証拠を得るのもより困難である。 モデレーターは新しいモデレーション戦略を開発したが、これらの戦略は限定的であり、しばしば聞き取りや最初の印象に基づいており、その結果、モデレーションの失敗から偽の告発まで様々な問題が生じる。 これらの結果に基づき,音声コミュニケーションがモデレーションに関する現在の理解や仮定を複雑にし,プラットフォーム設計者や管理者がモデレーションを容易にする技術を設計する方法について概説する。

関連論文リスト

• Demarked: A Strategy for Enhanced Abusive Speech Moderation through Counterspeech, Detoxification, and Message Management [71.99446449877038]
  本研究では, 重度尺度, (ii) ターゲットの存在, (iii) 文脈尺度, (iv) 法的尺度の4つの側面を基礎として, より包括的手法であるDemarcation scoreing abusive speechを提案する。 本研究は,ネット上での虐待的スピーチを効果的に解決するための今後の戦略を明らかにすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T21:45:33Z)
• Explainability and Hate Speech: Structured Explanations Make Social Media Moderators Faster [72.84926097773578]
  実世界のモデレーターの速度に及ぼす説明の影響について検討する。 我々の実験では、一般的な説明は速度に影響せず、しばしば無視されるが、構造化された説明はモデレーターの意思決定時間を7.4%減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T14:23:10Z)
• Can Language Model Moderators Improve the Health of Online Discourse? [26.191337231826246]
  我々は,モデレーション文献に基づく会話モデレーションの有効性の体系的定義を確立する。 本研究では,人間の介入とは無関係にモデルのモデレーション能力を評価するための総合的な評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:14:22Z)
• Towards Intersectional Moderation: An Alternative Model of Moderation Built on Care and Power [0.4351216340655199]
  代替モデレーションモデルを用いたコミュニティであるr/AskHistoriansのモデレーターと共同でエスノグラフィを行う。 r/AskHistorianの別のモデレーションモデルに関する3つの象徴的な議論に焦点をあてる。 私は、デザイナが意思決定プロセスをサポートするべきであり、政策立案者は社会技術システムの影響を考慮すべきだと論じます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T18:27:52Z)
• Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat [49.120561596550395]
  本研究は,ライブストリーミングプラットフォーム上での会話における規範違反を検出することを目的とした,最初のNLP研究である。 ライブストリームチャットにおける標準違反カテゴリを定義し、Twitchから4,583のコメントを注釈付けします。 以上の結果から,適切なコンテキスト情報がモデレーション性能を35%向上させる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T05:58:27Z)
• Controllable Mixed-Initiative Dialogue Generation through Prompting [50.03458333265885]
  混合開始対話タスクには、情報の繰り返し交換と会話制御が含まれる。 エージェントは、ポリシープランナーが定める特定の対話意図や戦略に従う応答を生成することにより、コントロールを得る。 標準的なアプローチは、これらの意図に基づいて生成条件を実行するために、訓練済みの言語モデルを微調整している。 代わりに、条件生成の微調整に代えて、大きな言語モデルをドロップインで置き換えるように促します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T23:11:25Z)
• CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a Context Synergized Hyperbolic Network [52.85130555886915]
  CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。 我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:30:43Z)
• Multilingual Content Moderation: A Case Study on Reddit [23.949429463013796]
  Redditのコメント18万件の多言語データセットを導入し,コンテンツモデレーションの課題について検討する。 我々は、基礎となる課題を強調し、関連する研究課題を提案するために、広範な実験分析を行う。 私たちのデータセットと分析は、オートモデレーションの課題と機会に備えるのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T16:36:33Z)
• VoiceCoach: Interactive Evidence-based Training for Voice Modulation Skills in Public Speaking [55.366941476863644]
  ピッチ,ボリューム,速度などの音声特性の変調は,公的な発話を成功させる上で極めて重要である。 音声変調スキルの効果的な訓練を容易にする対話型エビデンスに基づくアプローチであるVoiceCoachを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T04:52:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。