Automating Hate: Exploring Toxic Reddit Norms with Google Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Online Harms Legislation (COHL) proposal identifies proactive Automated Moderation as a solution to classifying and removing online content which violates norms such as hate. Emerging automated moderation algorithms include Google Perspective, a machine learning model which scores hateful features in text content as “toxicity.” This study identifies that hateful community content norms are currently emerging on volunteer user moderation platforms such as Reddit. To operationalize these concepts, a Theoretical Framework is constructed using Gorwa’s (2019) Platform Governance models and Massanari’s (2017) overview of Toxic Technoculture communities. While previous research exploring community toxicity is discussed, there is a gap in research which analyzes the Post, Comment, and Image Meme contributions of Reddit Moderator users to hateful community content norms. As such, an analysis of the Reddit community R/Metacanada is constructed which compares the toxicity of Moderator and user contributions using Google Perspective. The results of the applied Mann-Whitney U test analysis indicate that r/Metacanada Moderators and users contribute content at similar toxicity levels. Supplementing these tests, RQ1 then structures a qualitative analysis of false negative results which may emerge in the automated classification of multi-modal image content. Identifying that hate in online memes is structured through layered Signifier and Signified elements, a critical discussion is established which interprets potential marginalizing effects of the COHL’s automated moderation applying Noble’s (2018) theory of Technological Redlining. As such, this thesis immerses itself within the contemporary context of online content regulation, drawing upon existing conceptualizations and methodological approaches, offering a critical discussion of regulating hate content using automated algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».