"How advertiser-friendly is my video?": YouTuber's Socioeconomic Interactions with Algorithmic Content Moderation
"How advertiser-friendly is my video?": YouTuber's Socioeconomic Interactions with Algorithmic Content Moderation
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“我的视频对广告商的友好度如何？”：YouTuber 与算法内容审核的社会经济互动
DOI：
10.1145/3479573
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发表时间：
2021
影响因子：
--
通讯作者：
Kou, Yubo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ma, Renkai;Kou, Yubo
为了管理用户生成的有害视频内容，YouTube依赖于人工智能算法（例如，机器学习）在内容审核中，并遵循报复性的正义逻辑，通过非货币化来惩罚被定罪的YouTube用户，这种惩罚限制或剥夺了他们的广告（广告），减少了他们未来的广告收入。适度研究在CSCW中蓬勃发展，但相对较少关注YouTube算法适度的社会经济影响。从算法劳动的透镜中，我们描述了算法适度如何通过算法不透明和不稳定性来塑造YouTube用户的劳动条件。YouTube用户通过分享和应用他们学到的关于审核算法的实用知识来应对算法审核的挑战。通过将视频内容创作分析为算法劳动，我们揭示了算法节制的社会经济影响，并指出必要的惩罚后支持是一种恢复性正义。最后，我们提出了算法调节系统的设计考虑。
To manage user-generated harmful video content, YouTube relies on AI algorithms (e.g., machine learning) in content moderation and follows a retributive justice logic to punish convicted YouTubers through demonetization, a penalty that limits or deprives them of advertisements (ads), reducing their future ad income. Moderation research is burgeoning in CSCW, but relatively little attention has been paid to the socioeconomic implications of YouTube's algorithmic moderation. Drawing from the lens of algorithmic labor, we describe how algorithmic moderation shapes YouTubers' labor conditions through algorithmic opacity and precarity. YouTubers coped with such challenges from algorithmic moderation by sharing and applying practical knowledge they learned about moderation algorithms. By analyzing video content creation as algorithmic labor, we unpack the socioeconomic implications of algorithmic moderation and point to necessary post-punishment support as a form of restorative justice. Lastly, we put forward design considerations for algorithmic moderation systems.
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Cobbe J
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