面向 TikTok 青少年安全的自动化审计框架
计算机与社会
2025-09-09 v1
摘要
本文探讨了 TikTok 限制青少年帐户接触有害内容的效力。我们收集了超过 7000 个视频，将其分类为有害与非有害，然后通过年龄特定的 sockpuppet 帐户模拟与之交互，采用被动和主动参与策略。我们还评估了大型语言模型 (LLMs) 和视觉-语言模型 (VLMs) 在检测有害内容方面的性能，确定了精度和可扩展性中的关键挑战。初步结果显示，成人帐户和青少年帐户在内容曝光方面几乎没有差异，这引发了对平台年龄分层管控的担忧。这些发现表明，该平台需要加强青少年安全措施，并提高内容管控的透明度。
引用
@article{arxiv.2509.05838,
title = {Towards an Automated Framework to Audit Youth Safety on TikTok},
author = {Linda Xue and Francesco Corso and Nicolo' Fontana and Geng Liu and Stefano Ceri and Francesco Pierri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.05838},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 3 figures, submitted to EMNLP 2025 and ECAT Research Workshop 2025