知乎上说是违规的言论是被其他用户举报的还是系统自动检测出来的？
知乎上所谓的“违规言论”之所以被发现并采取措施，通常是以下两种途径结合的结果，而非单一的机制在运作：
1. 用户举报：机制背后的“眼睛”与“耳朵”
这是最直接、也是最普遍的违规内容发现方式。知乎作为一个庞大的社区，拥有海量的用户，他们的参与和监督是平台治理的重要力量。
举报机制的运作：
显性标记： 当用户在浏览问题或回答时，如果发现有内容违反了知乎社区指导原则（比如涉及政治敏感、色情低俗、人身攻击、造谣传谣、垃圾广告等），可以在该条内容下方找到“举报”的选项。
举报分类： 知乎通常会提供多种举报原因供用户选择，比如“广告”、“色情低俗”、“谣言”、“人身攻击”、“政治敏感”、“违反法律法规”等等。用户可以选择最符合该内容情况的选项，并可以附上简短的说明。
举报的累积效应： 单个用户的举报，可能不足以立即触发处理。但当同一条内容被多个用户举报，或者被大量用户在短时间内集中举报时，这个信号就会变得非常强烈。这表明该内容可能确实存在问题，引起了社区的广泛关注。
举报后的处理流程： 用户举报后，这些举报信息会汇集到知乎的内容审核团队。审核团队会根据举报的严重程度、举报数量等因素，对被举报的内容进行人工复核。复核通过后，便会根据平台的规则进行相应的处理，例如删除内容、禁言用户、封禁账号等。
用户举报的优势：
贴近社区真实情况： 社区用户最了解社区的生态和“边界”，他们更能发现那些微妙的、系统性检测可能难以捕捉的违规行为。
多样性： 用户的视角和关注点不同，可以发现各种类型的违规行为。
及时性： 用户可以实时发现并举报，有助于快速遏制违规内容的传播。
用户举报的局限性：
主观性： 有时用户的举报可能带有个人偏见或误解，导致误报。
举报效率： 依赖于用户的积极性和主动性，如果用户举报不积极，可能导致一些违规内容长时间存在。
“沉默的大多数”： 大部分用户可能只是默默浏览，不愿意花费时间和精力进行举报。
2. 系统自动检测：机器算法的“火眼金睛”
除了人工举报，知乎也投入了大量的技术资源来构建自动化检测系统，以应对海量内容和提高处理效率。
自动检测的手段：
关键词和短语过滤： 系统会维护一个庞大的敏感词库，一旦内容中出现这些关键词或组合，就会被标记为疑似违规。这个词库会不断更新，以应对新的网络流行语和变种。
图像和视频识别： 对于包含图片或视频的内容，系统可以通过图像识别技术检测色情、暴力、血腥等内容。对于视频，还会涉及语音识别来分析内容中的语音信息。
模式识别和行为分析： 系统会分析用户的发帖模式、账号行为等。例如，突然大量发布相似内容、频繁更换账号发布广告、恶意刷屏等行为，都可能被系统识别为异常或违规。
语义分析和机器学习： 更高级的系统会利用自然语言处理（NLP）技术，对内容的语义进行分析，理解其深层含义，而非仅仅依赖关键词匹配。通过机器学习模型，系统可以学习识别复杂的违规模式，比如隐晦的讽刺、影射性言论等。
链接和URL检测： 系统会检测内容中包含的链接，判断其是否指向非法网站、诈骗信息或恶意软件。
系统自动检测的优势：
效率和规模： 能够处理海量的用户发布的内容，速度远超人工审核。
客观性（相对而言）： 基于算法和规则，可以减少主观判断带来的偏差（但算法本身可能存在偏见）。
持续性： 24小时不间断地进行监测。
系统自动检测的局限性：
“漏网之鱼”： 对于新出现的、表达方式巧妙的违规内容，或者仅在特定语境下才构成违规的内容，自动检测系统可能难以识别。
误伤： 有时系统可能会误判，将正常内容标记为违规，这需要人工介入纠错。
对上下文理解的不足： 机器对语境、讽刺、反语等复杂语言现象的理解能力仍然有限。
总结来说，知乎上的违规言论发现是一个“人机协同”的过程：
用户举报像是“前线哨兵”，提供最初的预警和线索，尤其擅长发现那些需要理解语境或新出现的违规形式。
系统自动检测则像是“中央情报局”，负责对海量信息进行初步筛选和大规模排查，捕捉那些明显的、有规律的违规行为。
当一个内容被怀疑违规时，最理想的情况是：
1. 用户发现并举报，引起了系统的关注。
2. 系统自动检测也捕捉到了该内容的异常之处。
3. 内容审核团队（由人工组成）对被标记的或被大量举报的内容进行最终的人工审核，并做出处理决定。
因此，知乎的平台治理是一个复杂且动态的过程，不断依赖用户反馈和技术进步来优化其内容审核能力。
1. 用户举报：机制背后的“眼睛”与“耳朵”
这是最直接、也是最普遍的违规内容发现方式。知乎作为一个庞大的社区，拥有海量的用户，他们的参与和监督是平台治理的重要力量。
举报机制的运作：
显性标记： 当用户在浏览问题或回答时，如果发现有内容违反了知乎社区指导原则（比如涉及政治敏感、色情低俗、人身攻击、造谣传谣、垃圾广告等），可以在该条内容下方找到“举报”的选项。
举报分类： 知乎通常会提供多种举报原因供用户选择，比如“广告”、“色情低俗”、“谣言”、“人身攻击”、“政治敏感”、“违反法律法规”等等。用户可以选择最符合该内容情况的选项，并可以附上简短的说明。
举报的累积效应： 单个用户的举报，可能不足以立即触发处理。但当同一条内容被多个用户举报，或者被大量用户在短时间内集中举报时，这个信号就会变得非常强烈。这表明该内容可能确实存在问题，引起了社区的广泛关注。
举报后的处理流程： 用户举报后，这些举报信息会汇集到知乎的内容审核团队。审核团队会根据举报的严重程度、举报数量等因素，对被举报的内容进行人工复核。复核通过后，便会根据平台的规则进行相应的处理，例如删除内容、禁言用户、封禁账号等。
用户举报的优势：
贴近社区真实情况： 社区用户最了解社区的生态和“边界”，他们更能发现那些微妙的、系统性检测可能难以捕捉的违规行为。
多样性： 用户的视角和关注点不同，可以发现各种类型的违规行为。
及时性： 用户可以实时发现并举报，有助于快速遏制违规内容的传播。
用户举报的局限性：
主观性： 有时用户的举报可能带有个人偏见或误解，导致误报。
举报效率： 依赖于用户的积极性和主动性，如果用户举报不积极，可能导致一些违规内容长时间存在。
“沉默的大多数”： 大部分用户可能只是默默浏览，不愿意花费时间和精力进行举报。
2. 系统自动检测：机器算法的“火眼金睛”
除了人工举报，知乎也投入了大量的技术资源来构建自动化检测系统，以应对海量内容和提高处理效率。
自动检测的手段：
关键词和短语过滤： 系统会维护一个庞大的敏感词库，一旦内容中出现这些关键词或组合，就会被标记为疑似违规。这个词库会不断更新，以应对新的网络流行语和变种。
图像和视频识别： 对于包含图片或视频的内容，系统可以通过图像识别技术检测色情、暴力、血腥等内容。对于视频，还会涉及语音识别来分析内容中的语音信息。
模式识别和行为分析： 系统会分析用户的发帖模式、账号行为等。例如，突然大量发布相似内容、频繁更换账号发布广告、恶意刷屏等行为，都可能被系统识别为异常或违规。
语义分析和机器学习： 更高级的系统会利用自然语言处理（NLP）技术，对内容的语义进行分析，理解其深层含义，而非仅仅依赖关键词匹配。通过机器学习模型，系统可以学习识别复杂的违规模式，比如隐晦的讽刺、影射性言论等。
链接和URL检测： 系统会检测内容中包含的链接，判断其是否指向非法网站、诈骗信息或恶意软件。
系统自动检测的优势：
效率和规模： 能够处理海量的用户发布的内容，速度远超人工审核。
客观性（相对而言）： 基于算法和规则，可以减少主观判断带来的偏差（但算法本身可能存在偏见）。
持续性： 24小时不间断地进行监测。
系统自动检测的局限性：
“漏网之鱼”： 对于新出现的、表达方式巧妙的违规内容，或者仅在特定语境下才构成违规的内容，自动检测系统可能难以识别。
误伤： 有时系统可能会误判，将正常内容标记为违规，这需要人工介入纠错。
对上下文理解的不足： 机器对语境、讽刺、反语等复杂语言现象的理解能力仍然有限。
总结来说，知乎上的违规言论发现是一个“人机协同”的过程：
用户举报像是“前线哨兵”，提供最初的预警和线索，尤其擅长发现那些需要理解语境或新出现的违规形式。
系统自动检测则像是“中央情报局”，负责对海量信息进行初步筛选和大规模排查，捕捉那些明显的、有规律的违规行为。
当一个内容被怀疑违规时，最理想的情况是：
1. 用户发现并举报，引起了系统的关注。
2. 系统自动检测也捕捉到了该内容的异常之处。
3. 内容审核团队（由人工组成）对被标记的或被大量举报的内容进行最终的人工审核，并做出处理决定。
因此，知乎的平台治理是一个复杂且动态的过程，不断依赖用户反馈和技术进步来优化其内容审核能力。
网友意见
大体上分为三种。
第一种，你的回答如果包含一些可能涉及敏感的词汇会被直接自动删除，或者转人工审核，审核过程中判定违规会删除。
第二种，如果你的回答没有被自动删除也没有转人工审核，后续过了几个小时或者几天被删除，可能是被举报了。
第三种，除此之外，如果你的回答下有人回复一些特定内容（比如社区送温暖，加急名单，查水表，你号没了，等等），你的回答会被再次审核，审核失败会被删除。
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