違反コンテンツの削除2019年9月12日木曜日を大切にするとともに、Responsibility(責任)を守るために取り組みを近年強化してきました。つの原則から構成しています。これらの原則を今後数ヶ月をかけてそれぞれ紹介していきます。今回は、1つ目のR、コンテンツの削除(REMOVE)について説明します。有害なコンテンツを削除してきましたが、このミッションへの投資は、近年でより増加しています。年以降に実施した主な改善点の概要です。今後もこの数字を高められるように改善を続けていきます。表現の自由を守りながら、活気に満ちたコミュニティを維持し、その成長を支えるためには、ポリシー違反のコンテンツを削除する前に、削除対象と許可対象の線引きが適切かどうかを確認する必要があります。ポリシー開発を専門に行うチームが業務にあたっています。ポリシー検証後に根本的な変更が必要となることはほとんどありませんが、曖昧な内容やコミュニティが混乱する可能性がある内容もあります。結果として、多くの更新は、既存のガイドラインを明確にするために行われています。今年前半には、どういった場合に「チャレンジ」動画が危険と判断されるかについて、詳細を公開しています。年以降、軽微な内容から重要な内容まで、ガイドラインを多く更新しています。重要な問題については、新しいポリシーの策定に数か月かける場合もあります。外部専門家やクリエイターの方との話す機会を設けることで、現在のポリシーがどう不十分かを理解し、地域文脈の違いを考慮しながら、提案する変更が世界中で公平に適用できるようにしています。ヘイトスピーチ関連ポリシーの更新は、代表的な例になります。ポリシーを注意深く考案し、様々なチームと連携することで、ポリシーの実施に必要なトレーニングとツールを作成しています。月上旬に公開していますが、チームがコンテンツの確認や削除する毎に、テクノロジーによる検出は向上しています。適用について」のレポートの今四半期のデータからも明らかです。以前は許可されていた古いコメント、動画、チャンネルが削除の対象になったことも、削除件数が急激に増加した原因のひとつです。月には、クリエイター同士のハラスメントを含むハラスメント関連ポリシーも更新の対象となっている旨をお伝えしていますが、この作業の進捗状況については、今後数か月以内にお知らせする予定です。自動検出システムによる報告ポリシーの定義後は、人間とテクノロジーの組み合わせにより不適切なコンテンツを報告し、レビューチームがコンテンツを検証します。テロ行為を助長する動画などのトピックでは、違反コンテンツのアップロードと同時にテクノロジーでの検出確率を向上するため、業界によるハッシュのデータベースを共有しています。年には、機械学習技術の利用を拡大することで、潜在的な違反コンテンツを検出できるようになり、結界としてそれらを人間によるレビュー対象に回すことができるようになりました。機械学習はパターンを検出するのに適しています。これにより、コンテンツが視聴される前でも、既に削除された他のコンテンツと類似するコンテンツ(全く同じでなくても)を検知できます。このシステムは、スパムや成人向けコンテンツなど、多くの場合同じように見えるコンテンツを報告する場合に特に効果を発揮します。これらのカテゴリは文脈に大きく依存するため、微妙な決定を下すために人間によるレビューが重要になります。以上が自動システムによって報告されています。これらの自動検出システムに多くの投資を行っており、エンジニアチームは、継続的に改善しシステムをアップデートしています。数多の対策を講じています。回も視聴されることなく削除しています。コンテンツをすばやく削除する最善の方法は、問題の発生を予測することです。デスクを発足しました。このチームは、不適切なコンテンツに関連する新しい傾向を見つけるために、ニュース、ソーシャルメディアやユーザーレポートを監視し、問題がより大きくなる前に対処できるように準備を行っています。今後もポリシーに違反する動画を減らすことに注力していきます。万人以上の担当者を割り当てているのはこれが理由です。全体における視聴回数のごく一部に留まっています。適用について」のレポートを更新しました。削除したコンテンツ数、削除理由、どのように検出したかを報告しています。削除していることを明示するとともに、ポリシー開発、コンテンツレビュー、機械学習技術の活用とともに、人間が持つ専門的な知識がとても重要であることを示しています。Openness(開かれた場であること)を大切にするとともに、Responsibility(責任)を守るために取り組みを近年強化してきました。つの原則から構成しています。これらの原則を今後数ヶ月をかけてそれぞれ紹介していきます。今回は、1つ目のR、コンテンツの削除(REMOVE)について説明します。有害なコンテンツを削除してきましたが、このミッションへの投資は、近年でより増加しています。年以降に実施した主な改善点の概要です。今後もこの数字を高められるように改善を続けていきます。表現の自由を守りながら、活気に満ちたコミュニティを維持し、その成長を支えるためには、ポリシー違反のコンテンツを削除する前に、削除対象と許可対象の線引きが適切かどうかを確認する必要があります。ポリシー開発を専門に行うチームが業務にあたっています。ポリシー検証後に根本的な変更が必要となることはほとんどありませんが、曖昧な内容やコミュニティが混乱する可能性がある内容もあります。結果として、多くの更新は、既存のガイドラインを明確にするために行われています。今年前半には、どういった場合に「チャレンジ」動画が危険と判断されるかについて、詳細を公開しています。年以降、軽微な内容から重要な内容まで、ガイドラインを多く更新しています。重要な問題については、新しいポリシーの策定に数か月かける場合もあります。外部専門家やクリエイターの方との話す機会を設けることで、現在のポリシーがどう不十分かを理解し、地域文脈の違いを考慮しながら、提案する変更が世界中で公平に適用できるようにしています。ヘイトスピーチ関連ポリシーの更新は、代表的な例になります。ポリシーを注意深く考案し、様々なチームと連携することで、ポリシーの実施に必要なトレーニングとツールを作成しています。月上旬に公開していますが、チームがコンテンツの確認や削除する毎に、テクノロジーによる検出は向上しています。適用について」のレポートの今四半期のデータからも明らかです。以前は許可されていた古いコメント、動画、チャンネルが削除の対象になったことも、削除件数が急激に増加した原因のひとつです。月には、クリエイター同士のハラスメントを含むハラスメント関連ポリシーも更新の対象となっている旨をお伝えしていますが、この作業の進捗状況については、今後数か月以内にお知らせする予定です。自動検出システムによる報告ポリシーの定義後は、人間とテクノロジーの組み合わせにより不適切なコンテンツを報告し、レビューチームがコンテンツを検証します。テロ行為を助長する動画などのトピックでは、違反コンテンツのアップロードと同時にテクノロジーでの検出確率を向上するため、業界によるハッシュのデータベースを共有しています。年には、機械学習技術の利用を拡大することで、潜在的な違反コンテンツを検出できるようになり、結界としてそれらを人間によるレビュー対象に回すことができるようになりました。機械学習はパターンを検出するのに適しています。これにより、コンテンツが視聴される前でも、既に削除された他のコンテンツと類似するコンテンツ(全く同じでなくても)を検知できます。このシステムは、スパムや成人向けコンテンツなど、多くの場合同じように見えるコンテンツを報告する場合に特に効果を発揮します。これらのカテゴリは文脈に大きく依存するため、微妙な決定を下すために人間によるレビューが重要になります。以上が自動システムによって報告されています。これらの自動検出システムに多くの投資を行っており、エンジニアチームは、継続的に改善しシステムをアップデートしています。数多の対策を講じています。回も視聴されることなく削除しています。コンテンツをすばやく削除する最善の方法は、問題の発生を予測することです。デスクを発足しました。このチームは、不適切なコンテンツに関連する新しい傾向を見つけるために、ニュース、ソーシャルメディアやユーザーレポートを監視し、問題がより大きくなる前に対処できるように準備を行っています。今後もポリシーに違反する動画を減らすことに注力していきます。万人以上の担当者を割り当てているのはこれが理由です。全体における視聴回数のごく一部に留まっています。適用について」のレポートを更新しました。削除したコンテンツ数、削除理由、どのように検出したかを報告しています。削除していることを明示するとともに、ポリシー開発、コンテンツレビュー、機械学習技術の活用とともに、人間が持つ専門的な知識がとても重要であることを示しています。GoogleGooglePrivacyTerms。