Mainstream social media platforms function as "walled garden" ecosystems that restrict user agency, control, and data portability. They have demonstrated a lack of transparency that contributes to a multitude of online harms. Our research investigates how decentralization might present promise as an alternative model to walled garden platforms. Specifically, we describe the user-driven content moderation through blocks as an expression of agency on Bluesky, a decentralized social platform. We examine the impact of providing users with more granular control over their online experiences, including what they post, who can see it, and whose content they are exposed to. We describe the patterns identified in user-driven content moderation and suggest directions for further research.


翻译:主流社交媒体平台作为"围墙花园"生态系统运行,限制了用户的自主性、控制权及数据可移植性。这些平台已表现出缺乏透明度,助长了多种网络危害。本研究探讨去中心化如何有望成为围墙花园平台的替代模式。具体而言,我们以去中心化社交平台Bluesky为例,将用户通过屏蔽功能实现的自主内容审核描述为用户自主性的体现。我们研究了赋予用户对其网络体验更精细控制权的影响,包括发布内容、可见范围及接触内容来源。本文描述了用户驱动型内容审核中发现的模式,并提出了未来研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2022年10月6日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Arxiv
18+阅读 · 2019年3月28日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
21+阅读 · 2019年1月3日
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
4+阅读 · 9月8日
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
3+阅读 · 9月8日
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
9+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员