論文の概要: Diverse Perspectives Can Mitigate Political Bias in Crowdsourced Content Moderation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14500v1
• Date: Tue, 23 May 2023 20:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 23:35:03.522352
• Title: Diverse Perspectives Can Mitigate Political Bias in Crowdsourced Content Moderation
• Title（参考訳）: クラウドソーシングによるコンテンツモデレーションにおける政治的バイアス軽減の可能性
• Authors: Jacob Thebault-Spieker, Sukrit Venkatagiri, Naomi Mine, Kurt Luther
• Abstract要約: ソーシャルメディア企業は、プラットフォーム上の政治コンテンツを取り巻くコンテンツモデレーションポリシーの定義と強化に不満を抱いている。 このタスクにおいて、人間のラベルがどの程度うまく機能するか、あるいは、バイアスがこのプロセスに影響を及ぼすかどうかは不明だ。 集団労働者による政治内容の特定の実現可能性と実践性を実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.470971742987594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, social media companies have grappled with defining and enforcing content moderation policies surrounding political content on their platforms, due in part to concerns about political bias, disinformation, and polarization. These policies have taken many forms, including disallowing political advertising, limiting the reach of political topics, fact-checking political claims, and enabling users to hide political content altogether. However, implementing these policies requires human judgement to label political content, and it is unclear how well human labelers perform at this task, or whether biases affect this process. Therefore, in this study we experimentally evaluate the feasibility and practicality of using crowd workers to identify political content, and we uncover biases that make it difficult to identify this content. Our results problematize crowds composed of seemingly interchangeable workers, and provide preliminary evidence that aggregating judgements from heterogeneous workers may help mitigate political biases. In light of these findings, we identify strategies to achieving fairer labeling outcomes, while also better supporting crowd workers at this task and potentially mitigating biases.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルメディア企業は、政治的バイアス、偽情報、偏りといった懸念から、自社のプラットフォーム上の政治的コンテンツを取り巻くコンテンツモデレーションポリシーの定義と実施に取り組んできた。 これらのポリシーは、政治広告の禁止、政治トピックのリーチの制限、政治的クレームの事実チェック、ユーザーが政治コンテンツを完全に隠すことなど、様々な形態を採っている。 しかし、これらの政策の実施には、政治的内容のラベル付けに人間の判断が必要であり、このタスクにおいて人間のラベル付け者がどのように機能するか、またはバイアスがこのプロセスに影響を与えているかは明らかではない。 そこで本研究では, クラウドワーカーによる政治的コンテンツの同定の可能性と実用性を実験的に評価し, コンテンツの同定を困難にするバイアスを明らかにする。 その結果、異種労働者の判断を集約することで政治的偏見を緩和できるという予備的な証拠が得られた。 これらの結果を踏まえて、より公正なラベル付け結果を達成するための戦略を特定し、また、このタスクにおける群衆労働者のより良い支援とバイアス軽減の可能性を秘めている。

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