[论文解读] 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 6

一句话总结

本文翻译的结构化论文评审：

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.

研究动机与目标

• 评估透明数据库模式如何反映 Article 17 与 24(5) DSA 要求。
• 评估数据库中所报道的 VLOPs 内容审核实践的合规性问题。
• 分析所提供信息的广度（属性与自由文本）及其对透明度提升的影响。
• 描述早期平台策略以及自动化透明机制的潜在透明度提升与局限。

提出的方法

• 进行法律学理分析，将数据库属性与 Article 17/24(5) DSA 要求进行比较。
• 对 2023 年 11 月 19–28 日的 SoRs 代表性样本进行实证分析（131 million 条记录）。
• 对元数据属性和自由文本字段进行描述性统计与探索性数据分析。
• 对自由文本字段进行语言分析，以理解平台提交做法。

实验结果

研究问题

• RQ1 透明数据库结构在多大程度上反映了 Article 17 DSA 的条件？
• RQ2 在透明数据库中，VLOP 提交所反映的内容审核做法相对于 Article 17 与 24(5) DSA 存在哪些合规问题？

主要发现

• SoR 架构在很大程度上与 Article 17(3) 一致，但缺少作为引用属性的救济信息。
• 该模式包含强制、按条件强制和可选属性的混合，某些元素对平台来说不清晰或具有自主裁量。
• 自动检测与自动决策实践普遍存在，检测与决策自动化之间相关性很高。
• 大多数 SoRs（99.8%）将审核依据定为 ToS 违规而非非法内容。
• 非法内容及 ToS 违规的理由在不同平台上存在差异，某些情况下 AliExpress 提供了更详细的解释。
• 许多 SoRs 依赖于 decision_facts 的模板，这对救济的清晰性和有用性提出质疑。