Twitter用ML技术在用户举报前,主动找出滥用内容

Twitter去年将创建一个没有滥用、垃圾邮件和分散公共话题的任务视为首要目标,近日分享了过去一年创建健康社群平台的成果与进展,Twitter通过机器学习技术,主动找出38%的滥用内容,提供人工审核团队进行审核,而不是依赖社群用户举报,与去年度同期相比,在被举报的24小时内被停权的滥用帐号增加了3倍。

Twitter过去只审核被举报的贴文是否为潜在滥用行为,而今年开始,除了依靠用户的举报之外,Twitter还通过机器学习技术,采取了主动的方式,来侦测平台上的滥用行为,这项政策还包含仇恨行为、伤害、威胁、暴力等内容,未来几个月,Twitter将不断改进技术,以更快地在人工举报之前,抢先找出违反社群平台规则的内容,特别是私人消息、威胁和其他类型的滥用行为内容。