审计手动内容审查质量的统计方法
摘要：大型科技公司面临的问题是在他们的在线平台上审查内容，以符合法律和政策的要求。为了在每天亿万条内容的规模下完成这个任务，需要结合人工和机器审核来对内容进行标注。主观判断和人为偏见对于人工标注内容以及可能被雇佣来评估此类标注质量的审计员都是一个关注点。为了解决这个问题，本文提出了一种将统计分析方法应用于识别人为错误和审计风险来源的新方法。
作者：Xuan Yang, Andrew J Smart, Daniel Theron
论文ID：2306.07466
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-06-14