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民间社会的循环：基于反馈驱动的(L)LM辅助分类在开源Telegram监
控工具中的适应
11122
MilenaPustet,ElisabethSteffen,HelenaMihaljevi,GrischaStanjek,YanniesIllies
1HTWBerlin,2democ
mihalje@htw-berlin.de
1介绍2相关工作
几个德语国家的CSO，如CeMAS和ISD，
本使用内部开发的闭源监控工具来监测Telegram
民间社会组织（CSOs）在监测有害在线内
译和其他平台。存在用于Telegram分析的开源脚
容方面的作用日益重要，特别是在平台提供商
中本，但大多数非技术人员无法访问这些资源。
减少其对内容审核的投资(Kayyali,2025)的情
1GESIS提供了一个专注于学术研究人员的网络
v况下。人工智能工具可以帮助大规模检测和监
4数据收集服务。
3控有害内容。然而，很少有开源工具能够无缝
7早期由Schinasetal.(2017)提出的一项贡
6集成人工智能模型和社会媒体监控基础设施。
0献提供了一个模块化、本地可部署的监控系统，
.
7鉴于其对有害内容的主题专长和语境理具备基本的自然语言处理和相关性反馈功能，
0
5解，CSOs应积极成为共同开发技术工具、提尽管该系统不再维护。现有的开源工具如Tele-
2gramMonitor(Júnioretal.,2022)或者Primigand
:供反馈、帮助改进模型并确保与利益相关者需
v
i求和价值观保持一致的合作伙伴，而不是被动Fröschl(2024);Silva(2024);Ruscicaetal.(2025)
x
r开发的工具主要集中在数据提取、有哪些信誉好的足球投注网站和统计
a的“消费者”。然而，开源社区、学术界和民间
分析上，而4CAT(PeetersandHagen,2022)则集
社会之间的合作仍然很少见，关于有害内容的
成了自然语言处理技术并优先考虑透明度。基
研究很少转化为民间社会组织可以使用的实用
于人工智能的分析以及用户反馈整合在各种工
工具。
具中仍然缺失。
本项在进行中的工作探讨了公民社会组织在事
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