1. Proactieve detectie (geautomatiseerde systemen):

* Machine Learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI):

* Beeld- en videoanalyse: Algoritmen analyseren visuele inhoud op mogelijk aanstootgevende elementen. Dit omvat:

* Naaktheid en seksuele activiteit: Het detecteren van expliciete of suggestieve inhoud.

* Aanzetten tot haat en symbolen: Het identificeren van haatsymbolen, racistische beelden en aanstootgevend taalgebruik in afbeeldingen of video's.

* Geweld en expliciete inhoud: Herkennen van afbeeldingen van geweld, bloedvergieten en misbruik.

* Spam- en botdetectie: Identificeren en verwijderen van inhoud die is gegenereerd door spamaccounts of bots.

* Tekstanalyse: Algoritmen scannen bijschriften, opmerkingen, gebruikersnamen en biografieën op aanstootgevend taalgebruik, bedreigingen, aanzetten tot haat en spam.

* Audioanalyse: Algoritmen kunnen audio in video's analyseren om haatzaaiende uitlatingen, bedreigingen of andere ongepaste inhoud te detecteren.

* Zoekwoordfiltering: Een lijst met verboden woorden en zinnen wordt voortdurend bijgewerkt. Dit is een meer basale aanpak, maar kan duidelijke overtredingen opsporen.

* Hashtagfiltering: Bepaalde hashtags waarvan bekend is dat ze aanstootgevende inhoud promoten, zijn geblokkeerd of beperkt. Het gebruik van deze hashtags kan ertoe leiden dat inhoud wordt gemarkeerd voor beoordeling of wordt verwijderd.

* Patroonherkenning: AI kan patronen leren identificeren die verband houden met aanstootgevende inhoud, zelfs als de specifieke woorden of afbeeldingen nieuw of gewijzigd zijn.

* Metadata-analyse: Het onderzoeken van de metagegevens die aan uploads zijn gekoppeld, zoals locatiegegevens, apparaatinformatie en accountgeschiedenis, kan helpen bij het identificeren van verdachte activiteiten of inhoud.

2. Reactieve maatregelen (gebruikersrapportage en menselijke beoordeling):

* Gebruikersrapportage: Instagram is sterk afhankelijk van gebruikers om inhoud te melden die zij aanstootgevend vinden. Er bestaan ​​duidelijke meldingsmechanismen voor verschillende overtredingen (aanzetten tot haat, pesten, naaktheid, enz.).

* Menselijke beoordeling: Gerapporteerde inhoud wordt beoordeeld door menselijke moderators die beoordelen of deze in strijd is met de communityrichtlijnen van Instagram. Deze moderators zijn getraind om subtiele nuances en context te identificeren die geautomatiseerde systemen mogelijk over het hoofd zien.

* Prioriteit van rapporten: Meldingen van vertrouwde gebruikers of meldingen die betrekking hebben op ernstige schendingen (bijvoorbeeld uitbuiting van kinderen) krijgen vaak prioriteit voor een snellere beoordeling.

3. Gemeenschapsnormen en -beleid:

* Communityrichtlijnen: Instagram heeft expliciete richtlijnen waarin staat wat wel en niet is toegestaan ​​op het platform. Deze richtlijnen zijn openbaar beschikbaar en worden regelmatig bijgewerkt.

* Handhaving: Wanneer inhoud de richtlijnen schendt, onderneemt Instagram actie, waaronder:

* Inhoud verwijderen: Aanstootgevende berichten, verhalen of accounts worden verwijderd.

* Accountopschorting of -beëindiging: Van recidivisten of van degenen die betrokken zijn bij ernstige overtredingen kan hun account worden opgeschort of permanent worden verbannen.

* Inhoudslabeling/vervaging: Sommige inhoud is weliswaar niet noodzakelijkerwijs in strijd met de richtlijnen, maar kan als gevoelig worden beschouwd en kan worden gelabeld of vervaagd met een waarschuwing.

* Vermindering van distributie: Inhoud die als borderline of potentieel schadelijk wordt beschouwd, heeft mogelijk een beperkt bereik en verschijnt minder vaak in de feeds en verkenningspagina's van gebruikers.

* Transparantierapporten: Instagram publiceert transparantierapporten met gedetailleerde informatie over de soorten inhoud waartegen actie is ondernomen en het aantal rapporten dat ze hebben ontvangen.

4. Voortdurende verbetering en aanpassing:

* Feedbackloops: Instagram gebruikt gegevens uit gebruikersrapporten en moderatorrecensies om zijn geautomatiseerde systemen voortdurend te trainen en te verbeteren.

* Voor blijven op het gebied van ontwijkingstechnieken: Overtreders proberen voortdurend manieren te vinden om de filters te omzeilen (bijvoorbeeld door andere spellingen te gebruiken, afbeeldingen te wijzigen). Instagram investeert in de ontwikkeling van nieuwe detectiemethoden om deze tactieken tegen te gaan.

* Samenwerking met experts: Instagram overlegt met experts over onderwerpen als haatzaaiende uitlatingen, extremisme en de veiligheid van kinderen om haar beleid en strategieën te onderbouwen.

Beperkingen en uitdagingen:

* Context is de sleutel: Om te bepalen of inhoud echt aanstootgevend is, is vaak inzicht in de context nodig, wat lastig kan zijn voor geautomatiseerde systemen.

* False positieven: Geautomatiseerde systemen kunnen inhoud soms ten onrechte als aanstootgevend markeren, waardoor legitieme berichten worden verwijderd.

* Inhoudsvolume: De enorme hoeveelheid inhoud die elke dag naar Instagram wordt geüpload, maakt het onmogelijk om alles te vangen.

* Evoluerende aard van aanstootgevende inhoud: Aanstootgevende taal en beelden evolueren voortdurend, waardoor de detectiemethoden voortdurend moeten worden aangepast.

* Subjectiviteit: Wat de een beledigend vindt, vindt de ander misschien niet. Deze subjectiviteit maakt het moeilijk om universeel aanvaarde definities van aanstootgevende inhoud te creëren.

* Taalbarrières: Het nauwkeurig detecteren van aanstootgevende inhoud in verschillende talen vereist geavanceerde taalverwerkingsmogelijkheden.

Samenvattend is de aanpak van Instagram bij het filteren van aanstootgevende inhoud een complex en voortdurend evoluerend proces dat afhankelijk is van een combinatie van geavanceerde technologie, menselijke beoordeling en deelname van de gemeenschap. Hoewel er aanzienlijke vooruitgang is geboekt, blijven er nog uitdagingen bestaan ​​bij het effectief aanpakken van het enorme en steeds veranderende landschap van aanstootgevende online-inhoud.