Новый «машинный обучаемый» детектор уклонения от запретов Twitch будет включен по умолчанию

0
661

Это решение принято в связи с непрекращающейся в этом году критикой неспособности Twitch защитить стримеров от «рейдов ненависти» и других преследований.

В июле этого года Twitch добавил множество тегов, чтобы улучшить обнаруживаемость каналов, принадлежащих пользователям с различной идентичностью, включая транс-, чернокожих стримеров и стримеров с ограниченными возможностями. Это также послужило громоотводом для преследователей, чтобы найти и направить свою ненависть против этих сообществ. Особенно вопиющими были так называемые «рейды ненависти», когда автоматизированные аккаунты наводняли чаты уничижительными или агрессивными высказываниями.

Все встало на свои места 1 сентября, когда группа стримеров устроила акцию «DayOffTwitch» в знак протеста против неадекватной реакции Twitch на эту проблему. В ответ Twitch предложил стримерам возможность требовать верификацию по номеру телефона для участия в чатах, и это, похоже, позволило уменьшить количество случаев разжигания ненависти.

Последнее дополнение к инструментам конфиденциальности и безопасности Twitch, как мы надеемся, даст стримерам дополнительные возможности для модерации, в частности, для борьбы с проблемными людьми, которые обходят запреты, создавая альтернативные учетные записи. В своем объявлении от 30 ноября Twitch описал систему машинного обучения, которая пытается обнаружить таких пользователей.

По умолчанию, когда такой аккаунт обнаруживается участвующим в чате, его голос либо отмечается в канале, либо отключается в ожидании действий модератора, в зависимости от того, насколько вероятно, что алгоритм считает его нежелательным пользователем. Стримеры могут регулировать, насколько жесткой будет эта первоначальная автоматическая реакция, а самым крайним вариантом является автоматический запрет подозрительных аккаунтов.

В объявлении содержится предостережение относительно точности программы, в котором говорится следующее:

«Одна вещь, к которой следует подготовиться, особенно в период запуска, заключается в том, что никакое машинное обучение никогда не будет на 100% точным, что означает возможность ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов. Именно поэтому Suspicious User Detection не запрещает автоматически всех возможных или вероятных уклонистов… Инструмент будет учиться на основе ваших действий, и в результате точность его прогнозов должна со временем повыситься».

Я ценю модульность этого инструмента и то, как много контроля он дает человеку при модерировании собственного канала. Twitch должен стримерам по крайней мере столько, учитывая то, насколько он позволил сохраняться проблеме рейдерства, а также ужасную ситуацию с музыкой, защищенной авторским правом, и сопутствующую чистку старых видео в октябре прошлого года.