[論文レビュー] Automated Transparency: A Legal and Empirical Analysis of the Digital Services Act Transparency Database

Rishabh Kaushal, Jacob van de Kerkhof+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2024

Privacy, Security, and Data Protection被引用数 6

ひとこと要約

本論文は EU DSA Transparency Database を自動透明性機構として分析し、そのスキーマ、Article 17/24 の法的適合性、および Nov 2023 の 131 million SoRs のサンプルを用いた初期のプラットフォーム実践を評価する。

ABSTRACT

The Digital Services Act (DSA) is a much awaited platforms liability reform in the European Union that was adopted on 1 November 2022 with the ambition to set a global example in terms of accountability and transparency. Among other obligations, the DSA emphasizes the need for online platforms to report on their content moderation decisions (`statements of reasons' - SoRs), which is a novel transparency mechanism we refer to as automated transparency in this study. SoRs are currently made available in the DSA Transparency Database, launched by the European Commission in September 2023. The DSA Transparency Database marks a historical achievement in platform governance, and allows investigations about the actual transparency gains, both at structure level as well as at the level of platform compliance. This study aims to understand whether the Transparency Database helps the DSA to live up to its transparency promises. We use legal and empirical arguments to show that while there are some transparency gains, compliance remains problematic, as the current database structure allows for a lot of discretion from platforms in terms of transparency practices. In our empirical study, we analyze a representative sample of the Transparency Database (131m SoRs) submitted in November 2023, to characterise and evaluate platform content moderation practices.

研究の動機と目的

• Transparency Database のスキーマが DSA の Article 17 および 24(5) DSA 要件をどの程度反映しているかを評価する。
• データベースに報告された VLOP のコンテンツ監視実践の適合性の問題を評価する。
• 提供される情報の幅（属性 vs. 自由文本）と透明性向上への影響を分析する。
• 初期のプラットフォーム戦略と透明性の潜在的向上および自動透明性機構の制限を説明する。

提案手法

• データベース属性と Article 17/24(5) DSA 要件を比較する法的教義分析。
• 2023年11月19日〜28日の代表的な SoR サンプル131 million 件の経験的分析。
• メタデータ属性と自由文本フィールドの記述統計と探索的データ分析。
• 自由文本フィールドの言語分析を通じてプラットフォームの提出実務を理解する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Transparency Database の構造は Article 17 DSA の条件をどの程度反映しているか？
• RQ2 Article 17 および 24(5) DSA に関連して、Transparency Database における VLOP の提出に反映されるコンテンツ監視実践の遵守問題は何か？

主な発見

• SoR スキーマは概ね Article 17(3) に整合するが、参照属性としての救済情報が欠如している。
• スキーマは必須、条件付き必須、および任意属性の混在であり、いくつかの要素は不明確またはプラットフォームにとって裁量的である。
• 自動検出および自動決定の実践が普及しており、検出自動化と決定自動化の高い相関がある。
• ほとんどの SoR (99.8%) は違法コンテンツよりも ToS 違反を根拠として監視を行っている。
• 違法コンテンツの根拠と ToS 違反の根拠はプラットフォームごとに異なり、AliExpress は場合によってより詳しい説明を提供している。
• 多くの SoR は decision_facts のテンプレートに依存しており、救済の明確さと有用性に疑問を投げかける。