api 规则定义

Disclaimer: I am an independent researcher @Taraaz with no affiliation with any of the companies mentioned below.

免责声明：我是 @Taraaz 的独立研究 人员 ，与以下提到的任何公司均无关联。

Last month, my friend posted a story on Instagram. It was about boycotting a Unilever-made skin lightening product from India which goes by the brand name “Fair & Lovely.” The campaign’s goal? To bring attention to the larger problem of colorism in India.

上个月，我的朋友在Instagram上发布了一个故事。这是关于抵制联合利华(Unilever)生产的印度亮肤产品，该产品的商标为“ Fair＆Lovely” 。该运动的目标？引起人们对印度色彩问题的关注。

I’m not Indian. But the campaign’s message resonated with me. In Iran, where I grew up, I too encountered similar “beauty” products that claimed to be able to lighten the skin of those who used them. I took them for granted when I was a kid. But these days, in the wake of the Black Lives Matter movement, there’s been a moment of awakening for many from different countries who think about racism and colorism at home.

我不是印度人。但是竞选活动的信息引起了我的共鸣。在我长大的伊朗，我也遇到过类似的“美容”产品，这些产品声称能够减轻使用它们的人的皮肤。我小时候把它们视为理所当然。但是这些天来，随着“黑人生活问题”运动的到来，来自不同国家的许多人在家里都考虑到种族主义和色彩主义，这是一个觉醒的时刻。

While reading through tweets from the campaign, I began to think about the emotion behind these tweets. I wondered how Unilever would perceive and react to these tweets? Of course, their social media team wouldn’t be able to read every single tweet. But perhaps they use social media analysis tools –powered by emotion recognition technologies – to get a sense of people’s demand.

在阅读竞选活动中的推文时，我开始考虑这些推文背后的情感。我想知道联合利华会如何看待并回应这些推文？当然，他们的社交媒体团队无法阅读每条推文。但是也许他们使用由情感识别技术支持的社交媒体分析工具来了解人们的需求。

I’m a researcher in technology and human rights. My job is to understand how technical designs impact human rights. I know that one of the promises of text-based emotion analysis tools is to help companies to understand customer satisfaction based on social media engagement.

我是技术与人权研究人员。我的工作是了解技术设计如何影响人权。我知道，基于文本的情感分析工具的一项承诺是帮助公司基于社交媒体参与来了解客户满意度。

That’s why I decided to use the example of “Fair & Lovely” to scrutinize off-the-shelf machine learning-based emotion analysis APIs. How do these practices — which are now the norm among major brands — perform in a specific case such as this? In particular, I wondered whether the positive sentiment of the phrase “Fair & Lovely” might trick the emotion analysis tool and lead to the misclassification of a sentence’s sentiment, even if the overall sentiment of the sentence may not be positive.

这就是为什么我决定使用“公平可爱”的示例来仔细研究基于现成机器学习的情绪分析API。这些做法(现在是主要品牌中的普遍做法)在这样的特定情况下如何表现？我特别想知道，“ Fair＆Lovely”一词的积极情绪是否会欺骗情绪分析工具，并导致句子情绪的错误分类 ，即使句子的整体情绪可能不是积极的。

This question led me to write this blog post, especially for developers who use machine learning technologies as a service (MLaaS) and also for my fellow human rights practitioners who are interested in examining human rights implications of tech companies’ third-party relationships.

这个问题使我撰写了这篇博客文章，特别是对于使用机器学习技术即服务(MLaaS)的开发人员，以及对研究技术公司的第三方关系对人权的影响感兴趣的我的其他人权从业人员。

I’ll tell you why APIs terms are so important to understand, and what have been some misuses of APIs in the past few years.我将告诉您为什么理解API术语如此重要，以及过去几年对API的一些误用。
I’ll choose IBM Tone Analyzer API and ParallelDots Text Analysis Emotion API to test their result on tweets about Unilever’s “Fair & Lovely” product. I’ll walk you through those APIs’ developers’ policies, terms of service, APIs documents, and show you what could be some criteria to consider before choosing that API.

我将选择IBM Tone Analyzer API和ParallelDots Text Analysis Emotion API来测试有关联合利华“ Fair＆Lovely”产品的推文上的结果。我将向您介绍这些API的开发人员政策，服务条款，API文档，并向您展示在选择该API之前可能要考虑的一些标准。
I’ll provide a set of recommendations for developers who want to use general-purpose APIs for a specific domain in a responsible manner. I’ll also provide recommendations for auditors and human rights practitioners who study companies’ third-party relationships.我将为想要以负责任的方式针对特定域使用通用API的开发人员提供一系列建议。我还将为研究公司的第三方关系的审计师和人权从业人员提供建议。

So, let’s say you are a developer or a social media analyst, and you are approached by Unilever to analyze the emotion behind customers’ social media engagement. What do you do?

因此，假设您是开发人员或社交媒体分析师，联合利华(Unilever)会联系您分析客户参与社交媒体背后的情感。 你是做什么？

As a hypothetical, we will assume that you don’t have the necessary skills, data, and computation power to build a whole custom machine learning model, nor do you want to use any pre-trained model. Instead, you choose the easiest route: an off-the-shelf general-purpose emotion-analysis API.

作为假设，我们将假设您没有构建完整的自定义机器学习模型所需的技能，数据和计算能力，也不希望使用任何经过预先训练的模型。相反，您选择了最简单的方法：现成的通用情感分析API。

If that’s the case, what would be your criteria to choose and use these APIs in a responsible manner?

如果是这样，您以负责任的方式选择和使用这些API的标准是什么？

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