ट्विटर मॉडरेशन: मुख्य मुद्दे, नीतियां, और तकनीकें

हम कैसे एक डिजिटल स्थान में नेविगेट कर सकते हैं जो मुक्त अभिव्यक्ति की वकालत करता है, जबकि इसके उपयोगकर्ताओं को हानि से भी बचाना आवश्यक है? यह प्रश्न X (पूर्व में ट्विटर) पर कंटेंट मॉडरेशन को लेकर चल रही बहस के केंद्र में है, एक ऐसा प्लेटफार्म जो वैश्विक संवाद, राजनीतिक बहस और जानकारी के तेजी से प्रसार के लिए एक केंद्रीय अखाड़ा बन गया है। इस संतुलन को बनाए रखने की चुनौती पहले से कहीं अधिक जटिल है, इसका आकार बदलती प्रौद्योगिकियों, बदलती नीतियों और वास्तविक विश्व घटनाओं द्वारा आकार लिया जाता है जो ऑनलाइन प्रशासन की सीमाओं का परीक्षण करती हैं।

X पर मॉडरेशन का बदलता परिदृश्य

दो साल के अंतराल के बाद एक महत्वपूर्ण कदम में, X ने सितंबर 2024 में एक पारदर्शिता रिपोर्ट जारी की, जिसमें इसके मौजूदा मॉडरेशन प्रथाओं की एक झलक पेश की गई। डाटा एक पेचीदा प्रवृत्ति प्रकट करता है: जबकि हानिकारक सामग्री की उपयोगकर्ता रिपोर्ट्स तेजी से बढ़ गई हैं, प्लेटफार्म के प्रवर्तन कार्यों ने इस दर से वृद्धि नहीं की है।

2024 की पहली छमाही में, उपयोगकर्ताओं ने 224 मिलियन अकाउंट्स और ट्वीट्स को फ्लैग किया, 2021 के अंत में रिपोर्ट किए गए 11.6 मिलियन की तुलना में 1,830% की चौंका देने वाली वृद्धि। इस उछाल के बावजूद, अकाउंट निलंबन की संख्या केवल लगभग 300% बढ़ गई, 1.3 मिलियन से 5.3 मिलियन तक। यह असमानता यह दर्शाती है कि X नीतिगत उल्लंघनों की पहचान करने और उन पर कार्य करने में बुनियादी बदलाव कर रहा है।

बदलते प्लेटफार्म नीतियों द्वारा यह बदलाव और अधिक स्पष्ट होता है। नए नेतृत्व के तहत, COVID-19 की गलत जानकारी से जुड़े नियमों को वापस ले लिया गया, और मिसजेंडरिंग या डेडनेमिंग जैसी कार्रवाइयां अब घृणास्पद भाषा के रूप में वर्गीकृत नहीं हैं। इस पुनर्परिभाषा का प्रवर्तन मेट्रिक्स पर सीधा प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए:

• घृणास्पद आचरण: घृणास्पद आचरण के लिए निलंबन में नाटकीय रूप से गिरावट आई है, केवल 2,361 अकाउंट्स के साथ, तुलना में 2021 के दूसरे भाग में 104,565 की तुलना में।

• बच्चों की सुरक्षा: बच्चों की सुरक्षा चिंताओं के लिए रिपोर्ट की गई 8.9 मिलियन से अधिक पोस्ट्स में से, X ने केवल 14,571 को हटाया।

इस नए दृष्टिकोण को एक संक्षिप्त 15-पृष्ठ की रिपोर्ट में विस्तृत किया गया है, जो पिछले की 50-पृष्ठ की व्यापक खुलासों के साथ तीव्रता से विरोधाभासी है। यह एक विशाल रिपोर्ट वॉल्यूम के साथ निपटने वाले और एक संशोधित और संभवतः अधिक उदार मानदंड के तहत संचालित हो रहे सिस्टम की ओर इशारा करता है।

निलंबन के यांत्रिकी: X कैसे निर्णय लेता है?

कौन निलंबित होता है और क्यों, इसे समझने के लिए मात्र आंकड़ों से परे जाँचने की आवश्यकता होती है। प्रमुख भू-राजनीतिक घटनाओं जैसे 2022 में रूस के यूक्रेन पर आक्रमण और फ्रांस के राष्ट्रपति चुनाव के दौरान मॉडरेशन डायनामिक्स पर शोध, प्लेटफार्म की संचालनिक पैटर्न्स में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

270 मिलियन से अधिक ट्वीट्स का विश्लेषण करने वाले अध्ययनों ने उच्च-मात्रा, विवादास्पद बातचीत के समय में अकाउंट निर्माण और निलंबन में स्पष्ट प्रवृत्तियों की पहचान की है। इन अवधियों के दौरान, संदिग्ध खातों के निर्माण में ध्यान देने योग्य स्पाइक्स हैं, जिनमें से कई जल्दी निलंबित हो जाते हैं।

नए बनाम पुराने खाते: एक सक्रिय दृष्टिकोण

सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक यह है कि ट्विटर नए बनाए गए खातों को निलंबित करने में पुराने, स्थापित खातों की तुलना में अधिक सक्रिय लगता है। कई खराब अकाउंट्स क्रिएशन के कुछ ही दिनों में निलंबित कर दिए जाते हैं, यह सुझाव देते हुए कि अकाउंट की आयु प्लेटफार्म के डिटेक्शन सिस्टम्स में एक प्रमुख कारक हो सकती है। निलंबित अकाउंट का जीवनकाल अक्सर उसकी गतिविधि स्तर पर निर्भर करता है; नए, हाइपर-एक्टिव अकाउंट्स को अधिक तेजी से फ्लैग और हटाया जा सकता है, जबकि समान व्यवहार करने वाले पुराने अकाउंट्स लंबे समय तक टिक सकते हैं।

नए खातों के प्रति यह सक्रिय दृष्टिकोण संभवतः समन्वित अवास्तविक व्यवहार जैसे बॉट नेटवर्क और स्पैम अभियानों से लड़ने के लिए एक रणनीति है, जो अक्सर अपनी मैसेजिंग को बढ़ाने के लिए ताजा बनाए गए अकाउंट्स पर निर्भर रहते हैं, इससे पहले कि उन्हें पहचाना और हटाया जाए।

वह व्यवहार जो निलंबन को ट्रिगर करता है

नए या पुराने, निलंबित अकाउंट्स अक्सर विशिष्ट व्यवहारात्मक पैटर्न प्रदर्शित करते हैं जो उन्हें सामान्य उपयोगकर्ताओं से अलग करते हैं। इन पैटर्न में शामिल हैं:

• जवाब और उल्लेखों का अत्यधिक उपयोग: मूल सामग्री बनाने की बजाय, ये अकाउंट्स अक्सर वैध उपयोगकर्ताओं के उत्तरों को स्पैम, उत्पीड़न, या प्रोपेगंडा से भर देते हैं।

• उच्च आवृत्ति वाले ट्वीटिंग: निलंबित उपयोगकर्ता आमतौर पर सक्रिय उपयोगकर्ताओं की तुलना में बहुत उच्च दर से ट्वीट करते हैं, जो स्वत: या उत्तेजक व्यवहार का संकेत देता है। एक निलंबित उपयोगकर्ता के लिए ट्वीट के बीच का औसत समय काफी कम होता है।

• हानिकारक सामग्री साझा करना: एक गुणात्मक विश्लेषण से पता चलता है कि निलंबित अकाउंट्स की संभावना कहीं अधिक होती है कि वे स्पैम या हानिकारक सामग्री (जिसमें घृणास्पद भाषा, अपमानजनक भाषा और आक्रामकता शामिल है) को साझा करें।

उदाहरण के लिए, 2022 के फ्रांसीसी चुनाव के दौरान निलंबित अकाउंट्स अधिक संभावना रखते हैं कि वे विभाजक हैशटैग जैसे #toutsaufmacron (सिर्फ मैक्रोन छोड़कर कोई भी) को बढ़ाएँ। इसी तरह, यूक्रेन संघर्ष के प्रारंभिक चरण के दौरान, कई निलंबित अकाउंट्स को क्रिप्टोकरेंसी से संबंधित स्पैम को पुश करते हुए पाया गया। इन पैटर्न्स से पता चलता है कि निलंबन अक्सर स्पष्ट प्लेटफॉर्म दुर्व्यवहार से जुड़ा होता है जो संवादों को संवाद से छेड़ने या उपयोगकर्ता का ध्यान खींचने के इरादे से होता है।

डेटा पारदर्शिता पर एक नोट

शोधकर्ताओं के लिए मॉडरेशन का अध्ययन करना बेहद चुनौतीपूर्ण है। प्लेटफार्म जैसे X खाते के निलंबन के सही समय या विशेष कारण का खुलासा नहीं करते हैं। विश्लेषकों को अक्सर अंदाज़े के लिए उस खाते की अंतिम दृश्य गतिविधि का उपयोग करना पड़ता है जब इसे हटाया गया था। इसके अलावा, शोधकर्ताओं के लिए मुफ्त एपीआई एक्सेस समाप्त कर दी गई है, जिससे इन रुझानों की स्वतंत्र निगरानी और विश्लेषण करना अधिक मुश्किल हो गया है, प्लेटफार्म की जवाबदेही के बारे में चिंताओं को बढ़ाते हुए।

एआई मॉडरेशन का उदय: एक दोधारी तलवार?

X की मॉडरेशन रणनीति के केंद्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर बढ़ती निर्भरता है। प्लेटफार्म कहता है कि यह "मशीन लर्निंग और मानव समीक्षा के संयोजन" का उपयोग करता है, जहां एआई प्रणाली या तो सीधे कार्रवाई करती है या मानव मॉडरेटर के लिए सामग्री को फ्लैग करती है। जबकि इस दृष्टिकोण के लिए सामग्री की विशाल मात्रा को संभालना आवश्यक है, यह चुनौतियों और नैतिक दुविधाओं के साथ भरा है।

एआई मॉडरेशन सिस्टम को लंबे समय से अपूर्ण दिखाया गया है। वे अक्सर मानव भाषा के बारीकियों को समझने में असफल रहते हैं, जिससे महत्वपूर्ण त्रुटियाँ होती हैं:

• संदर्भ अंधता: एआई अक्सर व्यंग्य, व्यंग्य, या हाशिए पर पड़ी समुदायों द्वारा उपयोग की जाने वाली पारगम्य भाषा को समझने में विफल रहता है, जिससे झूठे सकारात्मक होते हैं जहां निर्दोष सामग्री को हानिकारक के रूप में फ्लैग किया जाता है।

• डेटासेट में पूर्वाग्रह: कई एल्गोरिदम मुख्य रूप से ग्लोबल नॉर्थ से डेटा सेट पर प्रशिक्षित किए गए हैं, जिससे सांस्कृतिक और भाषायी असंवेदनशीलता का परिणाम होता है। सेंटर फॉर डेमोक्रेसी एंड टेक्नोलॉजी से प्राप्त एक ज्ञापन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे इसका परिणाम जैसी बोली भाषाओं में खराब मॉडरेशन की सटीकता के रूप में होता है जैसे मैग्रेबी अरबी।

• असंगत प्रदर्शन: ऑक्सफोर्ड और एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट द्वारा 2021 के एक अध्ययन ने एआई घृणास्पद भाषण डिटेक्शन मॉडल्स का परीक्षण किया और महत्वपूर्ण प्रदर्शन गैप्स पाए। कुछ मॉडल्स, जैसे कि गूगल का पर्सपेक्टिव एपीआई, गैर-घृणास्पद सामग्री को अधिक फ्लैग करने की प्रवृत्ति रखते थे, जबकि दूसरों ने स्पष्ट घृणास्पद भाषण के मामलों को कम पहचाना।

ये सीमाएँ X पर घृणास्पद भाषण के खिलाफ कार्यों में तेज गिरावट की व्याख्या कर सकती हैं, क्योंकि एआई हानिकारक वाक्य की पूरी सीमा की पहचान करने के लिए संघर्ष करता है। परिणामी प्रभाव वास्तविक हैं, जैसा कि देखा गया जब 2020 में फेसबुक के एआई ने गलती से छोटे व्यवसायों के विज्ञापनों को अवरुद्ध कर दिया या 2024 में ऑशविट्ज़ म्यूज़ियम की पोस्ट्स को सामाजिक मानकों का उल्लंघन करने वाली बताया। एआई पर अत्यधिक निर्भरता न केवल दुष्ट अभिनेताओं का पकड़ा में असफल होती है, बल्कि वैध अभिव्यक्ति का भी खतरा होता है, विशेषकर ऐसे समुदायों से जिन्हें पहले से ही सेंसरशिप का सामना करना पड़ता है।

स्वचालन का नैतिक तंग रास्ता

क्या हम मशीनों पर मानव संचार के नैतिक निर्णयों पर भरोसा कर सकते हैं? जैसे-जैसे प्लेटफॉर्म तेजी से मॉडरेशन को स्वचालित करते हैं, वे मौजूदा पूर्वाग्रहों को बढ़ाने और ऐसे अप्रिय निर्णय लेने का जोखिम उठाते हैं जो मुक्त अभिव्यक्ति को प्रभावित करते हैं। एआई नाउ इंस्टिट्यूट के विशेषज्ञ अधिक जवाबदेही की वकालत करते हैं, प्लेटफार्मों से नैतिक मानकों को अपनाने और उनके एआई सिस्टम्स के आसपास पारदर्शिता बढ़ाने का आग्रह करते हैं। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि ये स्वचालित निर्णय चुनावों जैसे प्रमुख घटनाओं के आसपास लोक बातचीत को आकार देते हैं।

हालांकि डिजिटल मॉडरेशन में चुनौतियां विशाल हैं, अन्य तकनीकी क्षेत्रों में दिखाया गया है कि कैसे स्मार्ट सिस्टम अधिक अनुमानित और लाभदायक परिणामों के साथ तैनात किए जा सकते हैं। नई ऊर्जा क्षेत्र में, उदाहरण के लिए, Les Nouveaux Installateurs जैसी कंपनियां अस्पष्ट सामग्री फ़िल्टरिंग के बजाय कंक्रीट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठाती हैं। उनके स्मार्ट समाधान, जिनमें सोलर पैनल आउटपुट का इंटेलिजेंट प्रबंधन, इलेक्ट्रिक वाहनों के लिए स्मार्ट चार्जिंग और हीट पंप उपयोग का अनुकूलन शामिल है, उपयोगकर्ताओं को उनके ऊर्जा खपत को कुशलता से नियंत्रित करने के लिए सशक्त बनाते हैं। इसे स्पष्ट डेटा, विश्वसनीय रिमोट मॉनिटरिंग, और प्रौद्योगिकी के माध्यम से संचालित किया जाता है जो ठोस, सकारात्मक परिणाम प्रदान करती है - एआई सामग्री मॉडरेशन की अक्सर अपारदर्शी और त्रुटिपूर्ण दुनिया के विपरीत।

वास्तविक दुनिया के परिणाम: जब ऑनलाइन भाषण से निपटता है

मॉडरेशन पर बहस सिर्फ शैक्षणिक नहीं है; इसके ठोस, वास्तविक दुनिया के परिणाम हैं। यूके में एक हालिया मामला प्लेटफार्म नीति और सार्वजनिक सुरक्षा के बीच खतरनाक अंतर को उजागर करता है। सामाजिक मीडिया गलत जानकारी द्वारा ईंधन वाले दंगों के बाद, एक महिला को X पर "सभी फूंके हुए होटल को आग लगाने" के लिए बुलाने वाले पोस्ट के लिए अभियोग का सामना करना पड़ा।

अब बड़े पैमाने पर निर्वासन, सभी फूंके हुए होटल्स को आग लगा दें जहां फ**** हैं, इसके साथ आप देशद्रोही सरकार और राजनेताओं को ले जाएं। यह जानकर मुझे शारीरिक रूप से बीमार महसूस हो रहा है कि ये परिवार अब क्या सहन करेंगे। अगर इससे मैं जातिवादी बन जाती हूँ तो ऐसा ही सही।

बाद में उपयोगकर्ता ने नस्लीय नफरत को बढ़ावा देने का दोष स्वीकार किया। हालाँकि, जब उसके पोस्ट की सूचना X को दी गई थी, तो प्लेटफार्म ने निर्धारित किया कि यह उनके नियमों का उल्लंघन नहीं करता। यह घटना स्पष्ट रूप से एक ऐसी स्थिति को दर्शाती है जहाँ कानून द्वारा अवैध मानी गई सामग्री को एक सामाजिक मीडिया प्लेटफार्म द्वारा स्वीकार्य माना गया है, कॉर्पोरेट जिम्मेदारी और "मुक्त अभिव्यक्ति" की परिभाषा के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाते हुए। क्या यह उचित है कि एक प्लेटफार्म ऐसे पोस्ट को अनुमति दे जो सीधे हिंसा और नफरत को उकसाते हों?

यह एक अलग घटना नहीं है। विभाजक और हानिकारक नरेटिव्स की प्रवृत्ति एक आवर्ती थीम है। दुष्ट अभिनेताओं का लक्ष्य अक्सर अच्छे विश्वास से बहस में शामिल नहीं होना होता है बल्कि विघटन, उत्पीड़न और सूचना पारिस्थितिकी को प्रदूषित करना होता है। वैध उपयोगकर्ताओं को उत्तरों और उल्लेखों की उच्च मात्रा के साथ लक्ष्य करके, ये निलंबित अकाउंट्स सफलतापूर्वक स्पैम, प्रोपेगंडा, और घृणात्मक सामग्री को सामान्य वार्तालापों में इंजेक्ट करते हैं, उपयोगकर्ता अनुभव को बिगाड़ते हैं और पर्यवेक्षकों को संभावित रूप से कट्टरपंथी बनाते हैं।

X जैसे प्लेटफॉम्स के लिए यह चुनौती बड़ी है। उन्हें वैश्विक कानूनों, सांस्कृतिक मानदंडों, और मुक्त बातचीत को बढ़ावा देने और उनके प्लेटफार्मों को हानि के वाहक बनने से रोकने के बीच की जटिलताओं को नेविगेट करना होगा। वर्तमान रुझानों से यह संकेत मिलता है कि एआई पर अधिक जोर और कुछ प्रकार के भाषणों पर अधिक निष्क्रिय दृष्टिकोण दुष्ट व्यवहार के लिए एक उदार माहौल बना रहे हैं। मानव निरीक्षण और प्रौद्योगिकी उपकरणों के अधिक प्रभावी और पारदर्शी संयोजन के बिना, ऑनलाइन बयानबाजी और वास्तविक दुनिया की हानि के बीच की खाई को चौड़ा होने की संभावना है।

अंततः, X और अन्य सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर मॉडरेशन की प्रभावशीलता उनकी पारदर्शिता, जवाबदेही, और इस जटिल समझ पर निर्भर करेगी कि मुक्त भाषण का अर्थ बिना परिणाम के स्वतंत्रता नहीं है। जैसे-जैसे ये प्लेटफ़ॉर्म हमारी समाज को आकार लेना जारी रखते हैं, वे मानक जो वे स्थापित करते हैं और वे प्रौद्योगिकियाँ जो वे अपनाते हैं, हमारी सामूहिक रूप से सुरक्षित और रचनात्मक तरीके से संवाद करने की क्षमता पर स्थायी प्रभाव डालेंगी।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

X पर नए बनाम पुराने खातों को निलंबित करने में मुख्य अंतर क्या है?

शोध से पता चलता है कि X (पूर्व में ट्विटर) नए बनाए गए खातों को पुराने खातों की तुलना में निलंबित करने में काफी अधिक सक्रिय है। कई नए खाते जो स्पैम या हानिकारक व्यवहार में संलग्न हैं, उनकी क्रिएशन के कुछ ही दिनों के भीतर निलंबित हो जाते हैं, यह सुझाव देते हुए कि अकाउंट की आयु प्लेटफ़ॉर्म के स्वचालित डिटेक्शन सिस्टम्स में एक प्रमुख विशेषता है। समान व्यवहार में संलग्न पुराने खाते निलंबन का सामना करने से पहले लंबे समय तक बने रह सकते हैं।

AI मॉडरेशन एक सिद्ध समाधान क्यों नहीं है?

एआई मॉडरेशन, विशाल सामग्री के पैमाने को संभालने के लिए आवश्यक है, कई प्रमुख दोषों से ग्रस्त है। यह सूक्ष्मताओं, व्यंग्य और सांस्कृतिक संदर्भ को समझने में असमर्थ है, जिसके परिणामस्वरूप झूठे सकारात्मक (निर्दोष सामग्री को फ्लैग करना) और झूठे नकारात्मक (वास्तविक घृणास्पद भाषण को चूकना) होते हैं। एआई मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा से पक्षपात का भी उत्तराधिकार कर सकते हैं, जिससे हाशिए पर पड़ी समुदायों पर असमान रूप से प्रभाव पड़ता है। यह प्लेटफार्म नियमों के असंगत और अनुचित प्रवर्तन को जन्म दे सकता है।

X की मॉडरेशन नीतियां हाल ही में बदल गई हैं?

हां, एलोन मस्क द्वारा अधिग्रहण के बाद, X की मॉडरेशन नीतियों में महत्वपूर्ण बदलाव आया है। प्लेटफार्म ने COVID-19 गलत जानकारी के खिलाफ अपने नियम वापस ले लिए हैं और अब मिसजेंडरिंग और डेडनेमिंग को घृणास्पद भाषण के रूप में वर्गीकृत नहीं करता। इसके परिणामस्वरूप घृणास्पद आचरण के लिए निलंबन की संख्या में नाटकीय गिरावट आई है, हालांकि इस प्रकार की सामग्री की उपयोगकर्ता रिपोर्ट्स बढ़ गई हैं। कंपनी भी कम पारदर्शी हो गई है, छोटे रिपोर्टों और शोधकर्ताओं के लिए प्रतिबंधित डाटा एक्सेस के साथ।

निलंबन की ओर ले जाने वाले मुख्य प्रकार की सामग्री और व्यवहार क्या हैं?

एक अकाउंट के निलंबित होने के लिए मुख्य रूप से स्पैमिंग, समन्वित अवास्तविक गतिविधि, और हानिकारक सामग्री साझा करना शामिल है। यह अक्सर अन्य उपयोगकर्ताओं को लक्ष्य करने के लिए प्रतिक्रियाओं और उल्लेखों का अत्यधिक उपयोग करने, असामान्य रूप से उच्च आवृत्ति पर ट्वीट करने, और पोस्ट करने के रूप में प्रकट होता है जो घृणास्पद भाषण, उत्पीड़न, हिंसा को उकसाने, और घोटाले (जैसे क्रिप्टोकरेंसी धोखाधड़ी) को बढ़ावा देने जैसी श्रेणियों के अंतर्गत आता है।