Idé

Løsningen moderatorkorpset tager fat i problematikken bag tendensen til en hadefuld tone rettet mod unge danske Youtube-stjerner.

Vi har lavet en indholdsanalyse af tre kendte danske Youtube-bloggere. Her fandt vi, at mange brugere på Youtube har en tendens til at ‘opdrage’ på hinanden. Det gør de, hvis tonen i kommentarsporet bliver ubehagelig over for bloggeren eller de andre brugere. Dog ser mange tilskuere alligevel passivt til, når hadefulde kommentarer florerer.

Vores løsning er et todelt værktøj til at moderere YouTube-kommentarer. Løsningen involverer et teknologisk udviklet filter baseret på tre elementer: machine learning, flow for moderation og konsekvenser heraf, samt at involvere brugernes egne fornuftige sans.

Den ene del af moderationen foregår, når en bruger opretter en kommentar. Hvis kommentaren indeholder formuleringer, som filteret markerer som stødende, får brugeren en besked om det, når han/hun trykker ‘send’. Derefter bliver “send”-funktionen låst, indtil brugeren enten har ændret beskeden til at være i orden i forhold til filteret, eller har ventet i ét minut.

I dette koncept har vi bl.a. overvejet, hvordan vi får brugeren til at reflektere over sin handling, eventuelt påvirke adfærd, håndtering af censur og hvordan systemet skal håndtere false positives (se billede).

Den anden del af konceptet involverer overvejelser i forhold til to ting. 1. hvordan filteret skal ‘lære’, hvad der er uønsket adfærd, samt 2. involvering af tilskuerne til moderation af uønskede kommentarer. Dertil hvad processen er, når én kommentar bliver rapporteret. Vi har overvejet, hvilke incitamenter målgruppen har for at rapportere uønskede kommentarer. Og hvordan vi kan give denne gruppe mere indflydelse, både for at afhjælpe YouTube-creatoren’s eksponering og moderation i forhold til uønskede kommentarer (se billede).