Capire l'impatto dei contenuti sessuali su TikTok
Esaminare come i video di TikTok influenzano l'atteggiamento dei giovani nei confronti del sesso.
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Indice
Negli ultimi anni, TikTok è diventato un'app super usata, soprattutto tra i giovani. Mentre offre contenuti divertenti, può anche esporre gli spettatori a temi delicati, incluso il contenuto sessuale. È importante fare una distinzione tra i video che vogliono educare sul Sesso e quelli che sono suggestivi. Questa distinzione è fondamentale perché i bambini e gli adolescenti reagiscono in modi diversi a questi contenuti.
Per affrontare questa questione, è stato creato un nuovo dataset chiamato SexTok. Questo dataset include video di TikTok etichettati come suggestivi, educativi sul sesso, o nessuno dei due. Avere queste informazioni ci aiuta a capire meglio che tipo di video stanno guardando i giovani e come possono influenzare il loro sviluppo.
La Necessità di Separare
Le ricerche hanno dimostrato che i bambini esposti a contenuti sessualmente suggestivi possono sviluppare atteggiamenti poco salutari riguardo al sesso. D'altra parte, i video educativi forniscono informazioni preziose, soprattutto per i giovani LGBTQIA+, che magari non trovano indicazioni adeguate altrove. TikTok, con la sua vasta portata, può giocare un ruolo importante nell'offrire educazione sessuale, facendolo in modo privato e inclusivo.
Tuttavia, a volte la piattaforma rimuove video che rientrano in entrambe le categorie, il che può danneggiare l'aspetto Educativo. Qui entra in gioco il dataset SexTok. Comprende video trascritti sia visivamente che auditivamente, rendendo più facile l'analisi e la classificazione.
Raccolta Dati
I dati sono stati raccolti guardando vari video di TikTok e categorizzandoli di conseguenza. Il dataset contiene 1000 link a video di TikTok insieme alle loro etichette. Ogni video è stato etichettato in base al suo scopo percepito: sessualmente suggestivo, educativo, o nessuno dei due.
In aggiunta, il dataset include etichette di espressione di genere che categorizzano come il genere è presentato nei video. Questa caratteristica è fondamentale per valutare eventuali pregiudizi nei modelli di classificazione che poi analizzeranno i video.
Classificare i Video
Per capire meglio il contenuto di questi video, sono stati testati due modelli per classificarli in base al dataset. Anche se l'attività sembra semplice all'inizio, determinare se un video è educativo o sessualmente suggestivo è complesso.
Il primo modello si concentra sulle trascrizioni audio dei video. Può catturare le parole pronunciate e valutare se si allineano di più a contenuti educativi o suggestivi. Il secondo modello analizza i video stessi per raccogliere informazioni visive. Entrambi gli approcci hanno i loro punti di forza e di debolezza, e combinarli potrebbe fornire i migliori risultati.
Sfide nella Classificazione
Distingue tra video educativi e quelli suggestivi non è facile. La natura soggettiva della suggestività sessuale significa che l'opinione di una persona può differire da quella di un'altra. Anche il linguaggio usato nei video gioca un ruolo importante. Per esempio, frasi eufemistiche possono creare confusione nella categorizzazione.
Inoltre, alcuni video potrebbero non avere parole pronunciate affatto, rendendo impossibile l'analisi audio. In questi casi, il contenuto video deve essere analizzato attentamente per indizi visivi.
Risultati dai Modelli
I primi risultati dell'esperimento mostrano che, sebbene l'attività sia difficile, è possibile raggiungere tassi di classificazione soddisfacenti. I modelli basati su transformer sono stati in grado di catalogare correttamente un numero significativo di video. Tuttavia, alcuni video hanno causato confusione, specialmente quando contenevano segnali misti-essendo sia educativi che suggestivi allo stesso tempo.
I risultati indicano che l'analisi del testo, quando disponibile, è un forte indicatore di contenuto educativo. Tuttavia, i video suggestivi tendevano a essere più brevi e spesso avevano musica o altre distrazioni che potevano fuorviare la classificazione.
Panoramica del Dataset
Il dataset SexTok include una varietà di video, offrendo un ritratto più realistico dei contenuti di TikTok. Contiene tre caratteristiche principali: etichetta di classe, espressione di genere e trascrizione audio. I video sono stati raccolti da varie fonti all'interno di TikTok per permettere una rappresentazione diversificata dei contenuti.
Espressione di Genere
Capire l'espressione di genere in questi video è importante per analizzare i pregiudizi. L'espressione di genere si riferisce a come gli individui mostrano la loro identità di genere attraverso il loro aspetto e comportamento. Il dataset categoriza l'espressione di genere in diverse etichette: Femminile, Maschile, Non-conformista, Diverso, e Nessuno. Questa categorizzazione può rivelare potenziali schemi in come diversi tipi di contenuti sono presentati visivamente.
Importanza dell'Etica
Quando si raccolgono dati, devono essere considerate questioni etiche. I video nel dataset sono stati visti con la comprensione che sono accessibili pubblicamente. Tuttavia, c'è il rischio di misrepresentation. L'intento dietro ai video può essere soggettivo, e questa soggettività dovrebbe essere riconosciuta quando si analizzano i dati.
Il Ruolo degli Algoritmi
Gli algoritmi attuali utilizzati per la moderazione dei contenuti su piattaforme come TikTok hanno delle lacune. Possono classificare erroneamente video che non sono davvero espliciti. Questa misclassificazione può portare alla rimozione di contenuti educativi preziosi, il che è controproducente per gli utenti in cerca di informazioni sulla salute sessuale.
Il Futuro della Ricerca
Ulteriori ricerche sono necessarie per perfezionare i modelli e migliorare l'accuratezza della classificazione. Inoltre, le implicazioni di questo lavoro potrebbero portare a risorse educative migliori sui social media. Affrontare i pregiudizi nell'espressione di genere e come influenzano la percezione dei contenuti sarà anche significativo per questa linea di ricerca.
Conclusione
Lo sviluppo del dataset SexTok è un passo verso una migliore comprensione del contenuto sessuale su piattaforme come TikTok. Separando il contenuto sessualmente suggestivo da quello educativo, possiamo aiutare a creare uno spazio più sicuro e informativo per i giovani utenti. I risultati di questa ricerca aiuteranno a migliorare come i video vengono classificati e moderati, portando infine a un migliore accesso all'educazione sessuale per tutti gli utenti.
Questa continua esplorazione del contenuto video e dell'interazione degli utenti con i temi sessuali è cruciale per il benessere dei giovani di oggi. Le conversazioni su questi argomenti sono essenziali per aprire la strada a una generazione più informata.
Titolo: It is not Sexually Suggestive, It is Educative. Separating Sex Education from Suggestive Content on TikTok Videos
Estratto: We introduce SexTok, a multi-modal dataset composed of TikTok videos labeled as sexually suggestive (from the annotator's point of view), sex-educational content, or neither. Such a dataset is necessary to address the challenge of distinguishing between sexually suggestive content and virtual sex education videos on TikTok. Children's exposure to sexually suggestive videos has been shown to have adversarial effects on their development. Meanwhile, virtual sex education, especially on subjects that are more relevant to the LGBTQIA+ community, is very valuable. The platform's current system removes or penalizes some of both types of videos, even though they serve different purposes. Our dataset contains video URLs, and it is also audio transcribed. To validate its importance, we explore two transformer-based models for classifying the videos. Our preliminary results suggest that the task of distinguishing between these types of videos is learnable but challenging. These experiments suggest that this dataset is meaningful and invites further study on the subject.
Autori: Enfa George, Mihai Surdeanu
Ultimo aggiornamento: 2023-07-06 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.03274
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.03274
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://wallaroomedia.com/blog/social-media/tiktok-statistics/
- https://mashable.com/article/tiktok-sex-education-content-removal
- https://github.com/anga83/tiktok-downloader
- https://support.tiktok.com/en/account-and-privacy/account-privacy-settings/location-services-on-tiktok