Video-sharing social media platforms, such as TikTok, YouTube, and Instagram, implement content moderation policies aimed at reducing exposure to harmful videos among minor users. As video has become the dominant and most immersive form of online content, understanding how effectively this medium is moderated for younger audiences is urgent. In this study, we evaluated the effectiveness of video moderation for different age groups on three of the main video-sharing platforms: TikTok, YouTube, and Instagram. We created experimental accounts for the children assigned ages 13 and 18. Using these accounts, we evaluated 3,000 videos served up by the social media platforms, in passive scrolling and search modes, recording the frequency and speed at which harmful videos were encountered. Each video was manually assessed for level and type of harm, using definitions from a unified framework of harmful content. The results show that for passive scrolling or search-based scrolling, accounts assigned to the age 13 group encountered videos that were deemed harmful, more frequently and quickly than those assigned to the age 18 group. On YouTube, 15\% of recommended videos to 13-year-old accounts during passive scrolling were assessed as harmful, compared to 8.17\% for 18-year-old accounts. On YouTube, videos labelled as harmful appeared within an average of 3:06 minutes of passive scrolling for the younger age group. Exposure occurred without user-initiated searches, indicating weaknesses in the algorithmic filtering systems. These findings point to significant gaps in current video moderation practices by social media platforms. Furthermore, the ease with which underage users can misrepresent their age demonstrates the urgent need for more robust verification methods.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

YouTube 是一个视频分享网站,2006 年被 Google 收购。 youtube.com
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员