青少年進入算法荒野：探索抖音與快手潛在有害影片
arXiv - Human-Computer InteractionShaoxuan Zhou, Yafei Sun, Jing Zhang, Xianghang Mi
提出 PHTV-Scout 框架，量化抖音快手青少年有害影片比例，發現 6.11% 其中 53% 為兒童性剝削，並指出現行保護措施不足
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即使平台提供青少年模式，低採用率使保護效果有限
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此洞察揭示單靠技術封鎖不足以保障青少年，需從使用者行為與政策推廣層面加強干預，改變對平台安全設計的思考。
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PHTV-Scout 的多模態分類器能高精度辨識有害影片，為實務監測提供可行工具
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高準確率的自動化檢測使研究者與平台能即時掌握有害內容分布，促進數據驅動的監管與教育介入，提升實務操作的可行性。
核心研究發現
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在 186,727 影片中，6.11% 被判定為潛在有害青少年影片（PHTV），其中 53.2% 為兒童性剝削影像。
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PHTV-Scout 的 PHTV Arbiter 以 94.29% 準確率和 96.41% 精準度成功辨識 PHTV。
- 3
青少年模式（Youth Mode）雖能阻擋 100% PHTV，但實際採用率僅 30-41%，導致大部分青少年仍暴露於有害內容。
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有害內容透過隱蔽互動（如調教留言、個人自述）及主動迴避（語意偽裝、噪音注入）在推薦系統中存活。
對教育工作者的啟發
教育工作者與平台設計者應重視青少年模式的推廣與使用率，並結合自動化檢測工具如 PHTV-Scout 進行持續監測；同時設計透明的隱私與互動機制，降低調教留言與語意偽裝的機會；最後，將有害內容的分類結果納入學習資源篩選，避免學生在課堂或課外活動中接觸不當素材。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- When Youth Enter the Algorithmic Wild: Discovering and Understanding Potentially Harmful Teen Videos on Douyin and Kwai
- 作者：
- Shaoxuan Zhou, Yafei Sun, Jing Zhang, Xianghang Mi
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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