論文の概要: Did your child get disturbed by an inappropriate advertisement on
YouTube?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02356v1
- Date: Fri, 4 Nov 2022 10:28:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 12:15:47.797831
- Title: Did your child get disturbed by an inappropriate advertisement on
YouTube?
- Title(参考訳): あなたの子供はYouTubeで不適切な広告に邪魔されましたか。
- Authors: Jeffrey Liu, Rajat Tandon, Uma Durairaj, Jiani Guo, Spencer
Zahabizadeh, Sanjana Ilango, Jeremy Tang, Neelesh Gupta, Zoe Zhou, Jelena
Mirkovic
- Abstract要約: 幼児に適した24.6Kの多様なYouTubeビデオの広告パターンを分析した。
この24.6Kビデオに示されている4.6Kのユニークな広告の9.9%は、幼児向けの不適切なコンテンツを含んでいる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.2113789596629503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: YouTube is a popular video platform for sharing creative content and ideas,
targeting different demographics. Adults, older children, and young children
are all avid viewers of YouTube videos. Meanwhile, countless young-kid-oriented
channels have produced numerous instructional and age appropriate videos for
young children. However, inappropriate content for young children, such as
violent or sexually suggestive content, still exists. And children lack the
ability to decide whether a video is appropriate for them or not, which then
causes a huge risk to children's mental health. Prior works have focused on
identifying YouTube videos that are inappropriate for children. However, these
works ignore that not only the actual video content influences children, but
also the advertisements that are shown with those videos.
In this paper, we quantify the influence of inappropriate advertisements on
YouTube videos that are appropriate for young children to watch. We analyze the
advertising patterns of 24.6 K diverse YouTube videos appropriate for young
children. We find that 9.9% of the 4.6 K unique advertisements shown on these
24.6 K videos contain inappropriate content for young children. Moreover, we
observe that 26.9% of all the 24.6 K appropriate videos include at least one ad
that is inappropriate for young children. Additionally, we publicly release our
datasets and provide recommendations about how to address this issue.
- Abstract(参考訳): YouTubeは、クリエイティブなコンテンツやアイデアを共有するための人気ビデオプラットフォームであり、異なる層をターゲットにしている。
大人、年長の子供、そして子供はすべてYouTubeビデオの熱心な視聴者です。
一方、若年層指向のチャンネルでは、幼児向けの教育ビデオや年齢対応ビデオが数多く制作されている。
しかし、暴力的な内容や性的な示唆的な内容など、子供の不適切な内容が残っている。
子どもは、ビデオが自分にふさわしいかどうかを判断する能力が欠けているため、子どものメンタルヘルスに大きなリスクが生じる。
以前の作品は、子供に不適切なyoutubeビデオを特定することに焦点を当てていた。
しかし、これらの作品は、実際のビデオコンテンツが子供に影響を与えるだけでなく、これらのビデオで表示される広告も無視する。
本稿では,幼児が視聴するのに適したYouTubeビデオに対する不適切な広告の影響を定量化する。
幼児に適した24.6Kの多様なYouTubeビデオの広告パターンを分析した。
この24.6Kビデオに示されている4.6Kのユニークな広告の9.9%は、幼児向けの不適切なコンテンツを含んでいる。
さらに、24.6kの適切なビデオの26.9%には、子供に不適切な広告が少なくとも1つ含まれているのが観察された。
さらに、データセットを公開して、この問題に対処するためのレコメンデーションを提供します。
関連論文リスト
- Can Language Models Laugh at YouTube Short-form Videos? [45.488540699190274]
ユーザ生成したYouTubeから10Kのマルチモーダルな面白いビデオのデータセット、ExFunTubeをキュレートします。
GPT-3.5を用いたビデオフィルタリングパイプラインを用いて,ユーモアに寄与する言語的要素と視覚的要素の両方を検証する。
フィルタリング後、各ビデオにタイムスタンプとテキスト説明をアノテートします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-22T03:01:38Z) - Marketing to Children Through Online Targeted Advertising: Targeting
Mechanisms and Legal Aspects [1.1279808969568255]
YouTubeでは、広告主はターゲティングベースのターゲティングを通じて特定のビデオを見ているユーザーに広告をターゲティングすることができる。
本研究では,子ども向けビデオに配置に基づくターゲティングが可能であり,子供向けマーケティングが可能であることを示す。
さらに広告実験では、広告主はプロファイリング(興味、場所、行動など)に基づくターゲティングと、子供向けビデオの配置に基づく広告を併用できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T09:10:39Z) - Long-Term Ad Memorability: Understanding and Generating Memorable Ads [56.574610730939646]
マーケティングの重要性にもかかわらず、これまでML文学における広告の記憶可能性に関する研究は行われていない。
276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の記憶可能性データセットであるLAMDBAをリリースする。
本稿では,すべての著名な文献の記憶可能性データセットにまたがって,最先端のパフォーマンスを実現するコンテンツの記憶可能性を予測する新しいモデルHenryを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T10:27:04Z) - How to Train Your YouTube Recommender to Avoid Unwanted Videos [76.31420523820563]
興味がない」ボタンと「推奨しないチャンネル」ボタンは、ユーザーが望ましくないリコメンデーションを提示すると、不関心を示すことができる。
われわれはYouTubeユーザーをソックパペットエージェントでシミュレートした。
ボタンが一番うまく機能し、テスト対象のトピックすべてにおいて、このような推奨が大幅に減りました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-27T00:21:29Z) - Malicious or Benign? Towards Effective Content Moderation for Children's
Videos [1.0323063834827415]
本稿では,児童ビデオの自動コンテンツモデレーションに関する研究を促進するためのツールキットであるMalicious or Benignを紹介する。
1)ビデオのカスタマイズ可能なアノテーションツール,2)悪意のあるコンテンツのテストケースを検出するのが難しい新しいデータセット,3)最先端のビデオ分類モデルのベンチマークスイートを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T20:33:38Z) - YouTubers Not madeForKids: Detecting Channels Sharing Inappropriate
Videos Targeting Children [3.936965297430477]
われわれは、過去に子供をターゲットにした適切な、あるいは乱暴なビデオを投稿したYouTubeチャンネルを調査した。
YouTubeの想定するコンテンツとフラグが不適切なコンテンツとチャネルであることと、コンテンツが混乱し、まだプラットフォーム上で利用できないこととを明確に区別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T10:34:15Z) - Subjective and Objective Analysis of Streamed Gaming Videos [60.32100758447269]
ゲームビデオにおける主観的および客観的ビデオ品質評価(VQA)モデルについて検討する。
LIVE-YouTube Gaming Video Quality (LIVE-YT-Gaming) と呼ばれる新しいゲームビデオリソースを作成しました。
このデータについて主観的人間調査を行い,61名の被験者が記録した品質評価18,600名を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-24T03:02:57Z) - 'Beach' to 'Bitch': Inadvertent Unsafe Transcription of Kids' Content on
YouTube [13.116806430326513]
有名な自動音声認識(ASR)システムは、YouTube Kidsのビデオの書き起こしをしながら、子供にとって非常に不適切なテキストコンテンツを生成できる。
我々は、既存の最先端のASRシステムが子供に不適切なコンテンツを幻覚させるような、第一級のオーディオデータセットをリリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T19:19:09Z) - VPN: Video Provenance Network for Robust Content Attribution [72.12494245048504]
VPN - オンラインで共有されているビデオから出典情報を復元するコンテンツ属性手法を提案する。
完全長あるいは切り離されたビデオクエリを用いて,このようなビデオのマッチングに頑健な検索埋め込みを学習する。
一度ビデオクリップの信頼できるデータベースにマッチすると、そのクリップの出所に関する関連情報がユーザに提示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T09:07:05Z) - Characterizing Abhorrent, Misinformative, and Mistargeted Content on
YouTube [1.9138099871648453]
本稿では,YouTube上の問題コンテンツの度合いと,そのようなコンテンツの拡散における推奨アルゴリズムの役割について検討する。
分析の結果,幼児はランダムにプラットフォームを閲覧すると乱雑なコンテンツに遭遇する可能性が示唆された。
インセルの活動は時間とともに増加しており、プラットフォームはユーザーを極端なコンテンツへと導く上で積極的な役割を果たす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-20T15:10:48Z) - Mi YouTube es Su YouTube? Analyzing the Cultures using YouTube
Thumbnails of Popular Videos [98.87558262467257]
本研究では,YouTubeのトレンド動画のサムネイルを用いて,各国の文化選好について検討した。
実験の結果、類似文化のユーザーはYouTubeで同様のビデオを見ることに興味を持っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-27T20:15:57Z)
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。