マルチモーダル LLM を用いた TikTok の有害コンテンツ暴露調査
arXiv cs.CL ・ 2026-08-18
原題: Auditing Exposure to Harmful Content on TikTok using Multimodal Language Models: A Cross-National, Age-Stratified Study
AI による要約
フランス・イタリア・スウェーデンの TikTok で、年齢層別の有害コンテンツ暴露をマルチモーダル LLM で調査した。13歳・16歳・19歳・40歳の4 personas で計36,971動画を収集し、Gemini 2.5 Flash が最も高い一致率（kappa=0.42）を達成した。キーワード検索ではスクロール時の5.5倍以上の有害コンテンツが確認された。
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