TikTok用户举报视频内容分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：TikTok,社交媒体,内容审核,用户举报,机器学习,文本分类,风险评估,违规内容,社区规范
数据概述：
本数据集包含了TikTok平台用户举报的视频内容相关信息，旨在用于构建和优化内容审核模型。数据来源于用户举报的视频，并标注了视频内容是否构成用户声明（claim）或仅为用户观点（opinion）。数据集的核心目标变量是“claim_status”，这是一个二元变量，指示视频是否为用户声明。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估机器学习模型，以自动识别TikTok平台上的用户声明。此模型可用于加速内容审核流程，提高平台对违规内容的检测效率。具体应用场景包括：
- 内容审核模型训练：用于训练能够区分用户声明和用户观点的分类模型。
- 风险评估：帮助识别可能违反平台社区规范的内容。
- 用户举报优先级排序：根据模型预测结果，对用户举报进行优先级排序，从而更有效地分配审核资源。
- 平台安全维护：通过及时识别和处理违规内容，维护TikTok平台的安全和用户体验。
