【硬塞評論】臉書文字獄?論社群平台內容審查的權衡

網路言論自由已死?社群媒體如何權衡言論自由與內容審查,絕對是件難題!
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臉書大興文字獄?此說來自 11 月 2 日 PTT 創辦者杜奕瑾在臉書上表示,只要打入前中情局分析員「Eric Ciaramella」的名字,貼文就會被封鎖,留言和圖片會被刪除,再嚴重點甚至被警告要關閉帳號。許多網友們測試後,驚覺確有此事!

據傳,Eric Ciaramella 是去年底揭露美國總統川普「通烏門」的重要關鍵人,此案使川普遭到美國眾議院的彈劾。但大選前夕爆出,Eric Ciaramella 宣稱的內容有假,因此這個字詞被臉書設為黑名單,無法討論,以免選民被左右投票意向。

雖然本次美國大選已落幕,但為了不被網軍惡意帶風向或散佈假新聞,這陣子臉書針對此事做出許多規範調整:更嚴謹的內容審查及新聞來源標註。其立意為善,但為何還是被網友和評論所質疑呢?

被質疑大興文字獄

不只上述一樁,為了防堵假新聞散佈及內容安全,臉書大規模刪除、封鎖、降觸及率的事件,其實不勝枚舉。例如臉書在今年 10 月全面封殺極右派陰謀論「匿名者 Q」(QAnon),不論貼文內是否牽扯暴力內容,只要是匿名者 Q 的所有內容,包含社團 Instagram 帳戶,皆予以刪除,共計移除了近 1500 個群組。此次事件被列為是臉書最激烈的言論管制手段。

此外,針對這次美國總統大選,臉書與旗下的 Instagram 刪除了 220 萬個經審查會危害大選結果的廣告。不只廣告,也撤下了 12 萬則貼文。記取 2016 年美國總統大選遭俄羅斯干預的前車之鑑,以示臉書對抗假新聞、網軍的決心。

最近臉書陸續更新規範,先是在線上社群日中,針對社團管理員可增設禁用字詞,又加入社團管理員需手動批准所有貼文。不只將臉書官方進行審查,也將審查權限擴大至社團管理員。從自由開放的討論平台,到現今一步步限縮使用者的自由。

除人工審查之外,AI 演算法審查當然也免不了。為避免美國大選導致的假新聞與煽動暴力現象,臉書引用防禦性演算法,擴大判別危險內容的門檻,並降低其觸及率。在大選前,臉書就曾降低拜登之子杭特筆電郵件門報導,被川普及共和黨員批評。針對此爭議,臉書表示此舉符合防止選舉干擾之規定。

但嚴肅的內容審查議題也發生了一起烏龍,臉書自動化過濾技術居然將一則「洋蔥」的廣告,判斷為某種別的物體而被視為「太過性感」下架。此類偏誤的內容審查,也讓網友不知該氣還是該笑。

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內容審查是必然之道

根據美國《通訊規範法》第 230 條,社群媒體不須為平台上的個體用戶言論而負責。但當假新聞亂竄、資訊戰無所不在的現今,社群媒體似乎得扛起一定責任,才能還給大眾一個相較安全的場域。因此第 230 條問題目前在美國也尚有爭議、未有共識,有機會進行修訂或廢除。

臉書是個擁有 30 億使用者的平台,不可能都沒有不好的「東西」。濫用自由、故意騷擾的貼文五花八門,所以完全沒有內容管制是不可能的。

根據 Facebook 台灣公共政策經理陳奕儒在 TWIGF 網路治理論壇中表示,臉書在社群守則中,一直在尋找安全與自由的平衡點,並且坦言「這真的很難」。

而在不同的語境下,平衡基準也會有所不同。例如面對兒少色情的內容,臉書絕對遵守安全守則,下架貼文。但如果面對的是對公眾議題或政治的批評,臉書就可能會將天秤多倒向「自由」一點。

這一直是個浮動、主觀的動態決策點。

重點:審查標準是否中立客觀

內容審查已經是社群媒體必做的營運項目了。而真正有問題的,其實從來不是「審查」這件事,而是被「誰」審查,且其「標準」為何。

審查機制就像是個科技的黑箱,所以大眾容易質疑是否有人將手伸進箱子內,恣意對大眾帶風向或讓財團圖利。因此,比較能做的就是呼籲社群平台盡可能地透明化、去中心化,把演算法機制、權重,甚至是審查人員的特定背景資料都攤在陽光下,給使用者、第三方組織檢視、辯駁的機會,讓平台的審查可以更精準、公平。

審查這件事就是會很主觀,但使用者需要更多的證據與數據,才能對臉書的審查制度產生信任。就像是對法官一樣,都需要進行身家調查、沒有特定立場,確認不會戴著有色眼鏡來影響判決。而在網路世界掌握言論生殺大權的臉書,也必須要做到這樣的高度,才能服眾。

核稿編輯:Mia

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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