利用机器阅读理解量化儿童视频的学术质量
计算机与社会
2024-02-07 v2
摘要
YouTube Kids（YTK）是最受欢迎的儿童应用之一，每日有数百万儿童使用。然而，多项研究指出了该平台视频存在的问题，例如娱乐和商业内容过度呈现。YouTube近期提出了包含“促进学习”的高质量指南，并提议将其用于频道排序。但学习的概念是多面的，在在线视频语境中难以定义和衡量。本研究从学校所教内容的角度关注学习，并提出一种衡量儿童视频学术质量的方法。利用一个新的儿童视频问答数据集，我们首先表明阅读理解（RC）模型可估计学术学习。随后，利用涵盖多样主题的大规模中学课本问题数据集，我们将频道的学术质量量化为RC模型能正确回答的儿童课本问题数量。通过分析百强频道发布的逾80,000个视频，我们呈现了对YTK频道学术质量的首次详尽分析。
引用
@article{arxiv.2303.17201,
title = {Quantifying the Academic Quality of Children's Videos using Machine Comprehension},
author = {Sumeet Kumar and Mallikarjuna T. and Ashiqur Khudabukhsh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17201},
year = {2024}
}