Modeling offensive content detection for TikTok
作者: Kasper Cools, Gideon Mailette de Buy Wenniger, Clara Maathuis
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-29 (更新: 2024-10-17)
备注: Accepted as a conference paper at DPSH 2024, 8 pages
💡 一句话要点
针对TikTok平台的冒犯性内容检测，提出并建模了一系列机器学习和深度学习模型。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 冒犯性内容检测 TikTok 社交媒体 机器学习 深度学习 自然语言处理 文本分类
📋 核心要点
- 社交媒体平台上的冒犯性内容日益增多，现有的针对特定平台（如TikTok）的公开数据集和分析解决方案仍然不足。
- 本研究通过收集和分析TikTok评论数据，构建了一系列机器学习和深度学习模型，用于检测平台上的冒犯性内容。
- 实验结果表明，该方法在平衡的二元分类任务中取得了0.863的F1分数，验证了所提出模型的有效性。
📝 摘要（中文）
社交媒体的出现改变了人际交流和信息消费的方式。这种数字环境在满足用户意图的同时，也导致了冒犯性语言和有害行为的增加。社交媒体平台收集了包含用户生成内容和行为信息的大量数据集。这些数据集有助于平台部署机器学习和数据驱动策略，从而促进客户洞察以及对抗诸如虚假信息和冒犯性内容等社会操纵机制。然而，对于特定社交媒体平台（尤其是TikTok）上特定事件，研究人员和从业者可用的此类数据集以及各种机器学习技术的应用仍然有限。本研究旨在收集和分析包含冒犯性内容的TikTok数据，并构建一系列用于冒犯性内容检测的机器学习和深度学习模型，以回答“如何开发一系列计算模型来检测TikTok上的冒犯性内容？”这一研究问题。为此，我们采用了一种数据科学方法，收集了120423条TikTok评论，并在平衡的二元分类方法中获得了0.863的F1分数。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决TikTok平台上冒犯性内容自动检测的问题。现有方法的痛点在于缺乏针对TikTok平台特性优化的数据集和模型，导致检测效果不佳，难以有效过滤有害信息。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对TikTok平台冒犯性内容的数据集，并在此基础上训练机器学习和深度学习模型。通过数据驱动的方式，学习冒犯性内容的特征，从而实现自动检测。
技术框架：整体流程包括数据收集、数据清洗、特征工程、模型训练和评估。首先，收集大量的TikTok评论数据，然后进行清洗和标注。接着，提取文本特征，并选择合适的机器学习和深度学习模型进行训练。最后，使用测试集评估模型的性能。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门针对TikTok平台冒犯性内容的数据集，并探索了多种机器学习和深度学习模型在该数据集上的性能。这为后续研究提供了宝贵的数据资源和基线模型。
关键设计：论文采用了平衡的二元分类方法，确保正负样本比例均衡。具体模型选择和参数设置未知，损失函数未知，网络结构未知。但最终目标是优化F1分数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究构建了一个包含120423条TikTok评论的数据集，并在此基础上训练了机器学习和深度学习模型。实验结果表明，在平衡的二元分类任务中，该方法取得了0.863的F1分数。该结果为TikTok平台冒犯性内容检测提供了一个有效的基线。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于TikTok平台的内容审核系统，自动检测和过滤冒犯性内容，从而改善用户体验，维护健康的社区环境。此外，该方法也可以推广到其他社交媒体平台，为构建更安全、更文明的网络空间做出贡献。未来，该研究可以进一步扩展到多语言环境，并结合图像、视频等多模态信息进行分析。
📄 摘要（原文）
The advent of social media transformed interpersonal communication and information consumption processes. This digital landscape accommodates user intentions, also resulting in an increase of offensive language and harmful behavior. Concurrently, social media platforms collect vast datasets comprising user-generated content and behavioral information. These datasets are instrumental for platforms deploying machine learning and data-driven strategies, facilitating customer insights and countermeasures against social manipulation mechanisms like disinformation and offensive content. Nevertheless, the availability of such datasets, along with the application of various machine learning techniques, to researchers and practitioners, for specific social media platforms regarding particular events, is limited. In particular for TikTok, which offers unique tools for personalized content creation and sharing, the existing body of knowledge would benefit from having diverse comprehensive datasets and associated data analytics solutions on offensive content. While efforts from social media platforms, research, and practitioner communities are seen on this behalf, such content continues to proliferate. This translates to an essential need to make datasets publicly available and build corresponding intelligent solutions. On this behalf, this research undertakes the collection and analysis of TikTok data containing offensive content, building a series of machine learning and deep learning models for offensive content detection. This is done aiming at answering the following research question: "How to develop a series of computational models to detect offensive content on TikTok?". To this end, a Data Science methodological approach is considered, 120.423 TikTok comments are collected, and on a balanced, binary classification approach, F1 score performance results of 0.863 is obtained.