abusesaffiliationarrow-downarrow-leftarrow-rightarrow-upattack-typeburgerchevron-downchevron-leftchevron-rightchevron-upClock iconclosedeletedevelopment-povertydiscriminationdollardownloademailenvironmentexternal-linkfacebookfiltergenderglobegroupshealthC4067174-3DD9-4B9E-AD64-284FDAAE6338@1xinformation-outlineinformationinstagraminvestment-trade-globalisationissueslabourlanguagesShapeCombined Shapeline, chart, up, arrow, graphLinkedInlocationmap-pinminusnewsorganisationotheroverviewpluspreviewArtboard 185profilerefreshIconnewssearchsecurityPathStock downStock steadyStock uptagticktooltiptwitteruniversalityweb

Эта страница недоступна на Русский и отображается на English

Статья

21 Дек 2018

Автор:
Amnesty International

Troll Patrol findings: Using crowdsourcing, data science & machine learning to measure violence & abuse against women on Twitter

These findings are the result of a collaboration between Amnesty International and Element AI,  a global artificial intelligence software product company. Together, we surveyed millions of tweets received by 778 journalists and politicians from the UK and US throughout 2017 representing a variety of political views, and media spanning the ideological spectrum... Amnesty International has repeatedly urged Twitter to publicly share comprehensive and meaningful information about reports of violence and abuse against women, as well as other groups, on the platform, and how they respond to it. On 12 December 2018 Twitter released an updated Transparency Reportin which it included for the first time a section on 'Twitter Rules Enforcement'. This was one of Amnesty International’s key recommendations to Twitter and we see the inclusion of this data as an encouraging step. We are disappointed, however, that the information provided in the transparency report does not go far enough... Our study found that 7.1% of tweets sent to the women in the study were problematic or abusive. This amounts to 1.1 million problematic or abusive mentions of these 778 women across the year, or one every 30 seconds on average. Women of colour were more likely to be impacted - with black women disproportionately targeted with problematic or abusive tweets.

... Amnesty International and Element AI’s experience using machine learning to detect online abuse against women highlights the risks of leaving it to algorithms to determine what constitutes abuse... Human judgement by trained moderators remains crucial for contextual interpretation... Amnesty International’s full set of recommendations to Twitter are available here

Хронология

Информация о конфиденциальности

Этот сайт использует cookie и другие технологии веб-хранения. Вы можете указать свои параметры конфиденциальности ниже. Изменения вступят в силу немедленно.

Для получения дополнительной информации о нашем использовании веб-хранилища, пожалуйста, обратитесь к нашему Политика использования данных и файлов cookie

Strictly necessary storage

ON
OFF

Necessary storage enables core site functionality. This site cannot function without it, so it can only be disabled by changing settings in your browser.

Аналитические файлы cookie

ON
OFF

Когда вы заходите на наш веб-сайт, мы используем Google Analytics для сбора информации о вашем посещении. Принятие этого файла cookie позволит нам получить более подробную информацию о вашей навигации на сайте и улучшить то, как мы отображаем информацию. Вся аналитическая информация является анонимной, и мы не используем ее для вашей идентификации. Google предоставляет opt-out Google Analytics для всех популярных браузеров.

Рекламные файлы cookies

ON
OFF

Мы делимся новостями о бизнесе и правах человека через платформы третьих сторон, включая социальные сети и поисковые системы. Эти файлы cookie помогают нам понять эффективность этих реклам.

Ваши настройки конфиденциальности для этого сайта

Этот сайт использует файлы cookie и другие технологии веб-хранения, чтобы улучшить ваш опыт, помимо работы необходимых основных функций.