論文の概要: Taming Toxicity or Fueling It? The Great Ban Role in Shifting Toxic User Behavior and Engagement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04037v1
- Date: Wed, 06 Nov 2024 16:34:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 19:23:52.287389
- Title: Taming Toxicity or Fueling It? The Great Ban Role in Shifting Toxic User Behavior and Engagement
- Title(参考訳): 毒性を味わうか、燃やすか? 有害なユーザ行動とエンゲージメントの転換における大域的役割
- Authors: Lorenzo Cima, Benedetta Tessa, Stefano Cresci, Amaury Trujillo, Marco Avvenuti,
- Abstract要約: 我々は,Redditが実施した最も大規模な非プラットフォーム的介入の一つであるThe Great Banの有効性を評価した。
約34万のユーザーが共有した5300万のコメントを分析した。
適度な利用者の15.6%がプラットフォームを放棄し、残りの利用者は全体の毒性を4.1%減らした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6918368994425961
- License:
- Abstract: In today's online environments users experience harm and abuse on a daily basis. Therefore, content moderation is crucial to ensure their safety and well-being. However, the effectiveness of many moderation interventions is still uncertain. We evaluate the effectiveness of The Great Ban, one of the largest deplatforming interventions carried out by Reddit that affected almost 2,000 communities. We analyze 53M comments shared by nearly 34K users, providing in-depth results on both the intended and unintended consequences of this ban. We found that 15.6\% of the moderated users abandoned the platform while the remaining ones decreased their overall toxicity by 4.1\%. Nonetheless, a subset of those users increased their toxicity by 70\% after the intervention. In any case, increases in toxicity did not lead to marked increases in activity or engagement, meaning that the most toxic users had overall a limited impact. Our findings bring to light new insights on the effectiveness of deplatforming. Furthermore, they also contribute to informing future content moderation strategies.
- Abstract(参考訳): 今日のオンライン環境では、ユーザは日常的に害や虐待を受けます。
そのため、コンテンツのモデレーションは、安全と幸福を確保するために不可欠である。
しかし、多くのモデレーション介入の有効性はまだ不明である。
約2000のコミュニティに影響を及ぼしたRedditが実施した最大の非プラットフォーム介入の一つであるThe Great Banの有効性を評価した。
我々は、約34Kユーザーが共有する5300万のコメントを分析し、この禁止の意図された結果と意図しない結果の両方について詳細な結果を提供する。
適度な利用者の15.6\%がプラットフォームを放棄し、残りの利用者は全体の毒性を4.1\%減らした。
それにもかかわらず、介入後、一部の利用者は毒性を70%上昇させた。
いずれにせよ、毒性の増加は、活動やエンゲージメントの顕著な増加には至らなかった。
当社の調査結果は,デプラットフォームの有効性に関する新たな洞察をもたらしている。
さらに、将来的なコンテンツモデレーション戦略の達成にも貢献している。
関連論文リスト
- Tracking Patterns in Toxicity and Antisocial Behavior Over User Lifetimes on Large Social Media Platforms [0.2630859234884723]
われわれはRedditとWikipediaの5億件近いコメントで14年間にわたって毒性を分析している。
Reddit上で最も有毒な行動は、最もアクティブなユーザーによって集計され、最も有毒な行動は、最もアクティブでないユーザーによって集計され、Wikipedia上で最も有毒な行動であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T15:45:02Z) - The Great Ban: Efficacy and Unintended Consequences of a Massive Deplatforming Operation on Reddit [0.7422344184734279]
Reddit上で2000近いコミュニティに影響を与えた大規模なデプラットフォーム運用であるThe Great Banの有効性を評価した。
14ヶ月の間に17万のユーザーが投稿した16万のコメントを分析して、望ましい結果とそうでない結果の両方について、微妙な結果を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-20T15:21:37Z) - Unveiling the Implicit Toxicity in Large Language Models [77.90933074675543]
大きな言語モデル(LLM)のオープンエンドネスと、その優れた機能を組み合わせることで、悪意のある使用のために悪用された場合、新たな安全性上の問題が発生する可能性がある。
LLMは、単純なゼロショットプロンプトによる検出が極めて困難である様々な暗黙的な有毒な出力を生成することができることを示す。
我々は,LLMの暗黙的毒性をさらに誘発する強化学習(RL)に基づく攻撃法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T06:42:36Z) - Comprehensive Assessment of Toxicity in ChatGPT [49.71090497696024]
本研究は,ChatGPTの毒性を指導調整データセットを用いて評価する。
創作作業のプロンプトは 有害な反応を 引き起こす確率が 2倍になる
初期の研究で設計された、故意に有害なプロンプトは、もはや有害な反応を生じさせない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T14:37:53Z) - 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) - One of Many: Assessing User-level Effects of Moderation Interventions on
r/The_Donald [1.1041211464412573]
Reddit上でr/The_Donaldを標的としたモデレーション介入によるユーザレベル効果を評価する。
コミュニティレベルの影響が強い介入は、極端なユーザレベルの反応を引き起こすこともわかりました。
この結果から,プラットフォームとコミュニティレベルの影響は,必ずしも個人や小規模なユーザグループの基本的な行動を表すものではないことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T07:46:18Z) - Make Reddit Great Again: Assessing Community Effects of Moderation
Interventions on r/The_Donald [1.1041211464412573]
r/The_Donaldは、悪質で悪質なオンラインコミュニティとして繰り返し非難された。
2019年6月に隔離され、2020年2月に制限され、2020年6月に最終的に禁止された。
この介入により,問題のあるユーザの活動が大幅に減少したことが判明した。
しかし、この介入によって毒性が増加し、ユーザーはより分極的で事実の少ないニュースを共有するようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T15:09:51Z) - Annotators with Attitudes: How Annotator Beliefs And Identities Bias
Toxic Language Detection [75.54119209776894]
本研究では,アノテータのアイデンティティ(誰)と信念(なぜ)が有害な言語アノテーションに与える影響について検討する。
我々は、アンチブラック言語、アフリカ系アメリカ人の英語方言、俗語という3つの特徴を持つポストを考察する。
以上の結果から,アノテータのアイデンティティと信念と毒性評価の相関が強く示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:58:20Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - Do Platform Migrations Compromise Content Moderation? Evidence from
r/The_Donald and r/Incels [20.41491269475746]
本研究は,コミュニティレベルの緩和措置にともなうオンラインコミュニティの進展状況について,大規模な観察研究の結果を報告する。
以上の結果から, いずれの場合も, モデレーションは新プラットフォームにおけるポスト活動を大幅に減少させることが明らかとなった。
それにもかかわらず、研究コミュニティの1つの利用者は、毒性や過激化に関連するシグナルの増加を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T16:03:06Z) - RealToxicityPrompts: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language
Models [93.151822563361]
事前訓練されたニューラルネットワークモデル(LM)は、安全なデプロイメントを妨げる人種差別的、性差別的、その他の有害な言語を生成する傾向にある。
本研究では, 予め訓練したLMが有害な言語を生成できる範囲と, 有害な変性を防止するための制御可能なテキスト生成アルゴリズムの有効性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T03:17:19Z)
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。