jugendschutz.net raporu: Teknik gençlik medya koruması

Çocuklar giderek daha erken yaşlarda YouTube, Instagram ve Snapchat gibi hizmetleri kullanmakta ve zorbalık, nefret, taciz ve şiddet gibi risklere maruz kalmaktadır. Ancak mevcut gençlik koruma çözümleri, içeriği farklılaştırılmış bir şekilde filtreleyemedikleri için bu alanlarda neredeyse etkisiz kalmaktadır. Bu nedenle en gençleri korumak için makine öğrenimi gibi modern teknolojiler kullanılmalı ve daha da geliştirilmelidir. Bu, jugendschutz.net tarafından hazırlanan "Technischer Jugendmedienschutz" adlı mevcut durum raporunun sonucudur.

"Özellikle sosyal medyada cinsel şiddet içeren, nefreti körükleyen ya da çocukların kişisel bütünlüğünü tehlikeye atan çok sayıda paylaşım var.En küçükleri bu tür çatışmalardan korumak için modern içerik tanıma mekanizmalarına da dayanan bir konsepte ihtiyaç var" diyor jugendschutz.net başkanı Stefan Glaser. Ebeveynler ayrıca akıllı telefonlarda çalışan ve yapılandırılması kolay koruma seçeneklerine de ihtiyaç duyuyor.

Medyada Küçüklerin Korunması Komisyonu (KJM) Başkanı Dr. Wolfgang Kreißig, "Medyada küçüklerin korunması için mevcut teknolojileri karlı bir şekilde kullanmak sağlayıcıların sorumluluğudur" diyor. Genç kullanıcıların korunmasını ve katılımını sağlamak için yaşa göre farklılaştırılmış, kolay erişilebilir ve kullanımı karmaşık olmayan sistemlere ihtiyaç vardır. Telif hakkı ihlallerinin önlenmesi gibi diğer alanlarda, modern teknik yaklaşımlar uzun süredir başarıyla kullanılmaktadır.

Mevcut gençlik koruma programlarındaki eski tespit yöntemleri sosyal medya içeriği için tatmin edici sonuçlar vermemektedir. Öte yandan, otomatik içerik tanımaya yönelik modern yöntemler, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde sınıflandırmak için makine öğrenimi tekniklerini (AI - yapay zeka) kullanmaktadır. jugendschutz.net, 2017 ve 2018 yıllarında küçüklerin korunmasıyla ilgili içeriğin otomatik olarak tanınmasını test etmiştir. Halihazırda eğitilmiş, tamamen çalışır durumda olan bir sistem (Google Cloud Vision) ve bir tespit mekanizmasının eğitilmesini sağlayan programlar (Facebook fastText ve Google TensorFlow) test edilmiştir. Bazı durumlarda, nispeten az bir çabayla yaygın ebeveyn kontrol programlarının etkinliğini (yaklaşık %80 isabet oranı) bile aşan tespit oranlarına ulaşıldı.

Konuyla ilgili daha fazla bilgi

  • klicksafe konu alanı: Gençlik koruma filtreleri
  • & klicksafe konu alanı: Uygulamalar Çocuk ve gençlerin korunması