02 9 月
Threads 檢舉制度為何屢屢失效？深入拆解平台不作為的三大結構性真相
你按下「檢舉」的那一秒，以為正義即將啟動。但多數時候，那只是把內容丟進一個幾乎沒人值班的黑洞。本文從內容審核外包、言論尺度政治、以及演算法利益衝突三個層面，完整剖析 Threads 檢舉失靈的真正原因，並提供使用者可實際操作的替代方案。
前言：一個每天都在發生的場景
你打開 Threads，滑到一則針對特定族群的人身攻擊、一段未經同意偷拍的影像，或是一串明顯的詐騙連結。你皺了皺眉，點下右上角三個點，選擇「檢舉」，勾選理由，送出。系統跳出「感謝你協助維護社群安全」的訊息。你鬆了一口氣，覺得自己做了件正確的事。
三天後，那則貼文還在。一週後，貼文的互動數從 200 攀升到 1.2 萬。你回頭查檢舉紀錄，狀態顯示「已處理」，但內容原封不動。你開始懷疑：是我檢舉的方式不對？還是這個平台根本沒打算處理？
Threads 自 2023 年 7 月推出以來，用戶數在一年內突破 1.75 億，成為成長最快的社群平台之一。然而，其檢舉機制的失能速度，幾乎和用戶成長曲線一樣陡峭。根據非營利組織《網路安全觀察站》2025 年針對 3,000 名台灣 Threads 使用者的調查，高達 78.6% 的受訪者表示曾檢舉過認為違反社群守則的內容，但其中只有 12.3% 收到「已移除」的通知，且實際移除率僅 8.9%。同一份調查顯示，使用者在檢舉後平均等待 4.7 天才收到回覆，而這段時間內，被檢舉內容的平均曝光量增加了 340%。
這不是「偶爾漏接」，而是系統性的失靈。為什麼一個市值數千億美元的公司，連基本的內容審核都做不好？答案比你想像的更複雜，也更令人不安。
本文將從三個被刻意淡化的結構性因素切入：外包審核的品質黑洞、言論尺度的政治算計、以及演算法對爭議內容的依賴。這不是陰謀論，而是從內部文件、離職員工證詞、學術研究與大量使用者回報中交叉比對出的圖像。文章最後會提供六種可行的替代策略，以及一份完整的常見問題解答。
第一章：外包審核的品質黑洞——你的檢舉根本沒被「人」看到
1.1 內容審核不是「人」在做，是「任務清單」在做
大多數使用者以為，當他們按下檢舉，內容會被送到一個由訓練有素的專業團隊手中，由他們判斷是否違規。事實是：全球前十大社群平台中，超過 70% 的第一線內容審核工作，是由外包人力在菲律賓、印度、肯亞、羅馬尼亞等地的「內容審核工廠」完成。Threads 母公司 Meta 的審核外包規模尤其龐大——根據《衛報》2024 年取得的內部文件，Meta 在全球有超過 3.5 萬名外包審核員，其中約 40% 被指派處理 Facebook 與 Instagram 的檢舉，Threads 的檢舉則與 Instagram 共用同一套審核系統與人力池。
這意味著什麼？當你檢舉一則 Threads 貼文，它不會被送到美國加州總部的某個「信任與安全團隊」手上，而是進入一個與 Facebook、Instagram 混在一起的工作佇列，由一位在馬尼拉或內羅畢、時薪約 2 至 4 美元的外包員工，在一個 8 小時輪班中處理 800 到 1,200 個檢舉項目。平均下來，每個檢舉分配到的判斷時間約為 20 至 35 秒。
20 秒能做什麼？打開貼文、掃過文字或影像、對照內部審核手冊（通常有數百頁）、點選「移除」或「保留」、送出。如果涉及中文、台語、客家話或特定文化脈絡的隱喻，審核員可能根本不具備足夠的語言能力。一位曾在 Meta 外包審核商工作兩年的前員工，在《The Verge》的訪談中坦言：「我們被要求每小時至少處理 45 個檢舉。遇到非英文內容，如果 Google 翻譯看不懂，就直接按『未違規』，因為浪費時間會被扣績效。」
1.2 語言與文化斷層：台灣用戶的檢舉為何特別容易被忽略
Threads 在台灣的使用者結構特殊：根據 DataReportal 2025 年第一季數據，台灣 Threads 用戶中，25 至 44 歲佔 58%，且大量討論涉及政治、性別、兩岸議題。這些內容往往帶有強烈的在地脈絡：例如「綠共」、「塔綠班」、「426」、「支語警察」等詞彙，對熟悉台灣網路文化的人來說，帶有明顯的攻擊性或族群標籤意涵，但對一位在東南亞或東歐的外包審核員而言，可能完全無感。
更糟的是，Threads 的檢舉介面雖然提供「仇恨言論」、「騷擾」、「暴力內容」等選項，但後台審核系統對中文內容的優先順序低於英文與西班牙文。這是因為 Meta 的審核資源調度，是根據「市場營收潛力」與「法律風險」來排序。台灣市場的廣告營收在 Meta 全球占比不到 1%，且台灣沒有像歐盟《數位服務法》（DSA）那樣，對平台課以每日營業額 6% 的巨額罰款壓力。因此，當審核佇列堆積時，中文檢舉往往被排到最後。
一位不願具名的 Threads 產品經理在離職後接受《科技報橘》訪問時透露：「內部會議中，主管明確說 Threads 在亞洲的審核『夠用就好』。台灣的使用者檢舉量大，但因為沒有在地法律強制要求，所以審核 SLA（服務水準協議）比其他市場寬鬆很多。比如仇恨言論在歐盟要求 24 小時內處理，在台灣可以拖到 5 天，甚至更久。」
1.3 自動化審核的「假精準」：AI 先行，但 AI 常常錯判
Meta 近年大力推動「AI 輔助審核」，宣稱超過 90% 的仇恨言論在用戶檢舉前就被 AI 移除。但這個數字有兩個盲點：
第一，AI 對「高確定性違規」（如裸露、明顯暴力、恐怖組織宣傳）的偵測率確實高，但對「脈絡型違規」（如諷刺、反串、隱晦霸凌、針對特定族群的代稱）幾乎無能為力。Threads 上最常見的檢舉類型——「隱晦的性別攻擊」、「政治陣營互罵」、「未標明來源的假訊息」——恰好落在 AI 的盲區。
第二，當 AI 信心不足時，系統會自動降低該檢舉的優先級，甚至直接標記為「無需人工複審」。這導致一個荒謬的結果：你檢舉一則明顯針對你的騷擾訊息，AI 判斷「文字中沒有直接出現髒話，可能是朋友間的玩笑」，於是直接關閉案件，你收到「已處理」的通知，但內容依然存在。
根據《華爾街日報》2025 年 2 月的深度報導，Meta 內部的「審核信心度模型」將檢舉分為五級，第一級（AI 信心 95% 以上）直接移除，第五級（信心低於 30%）直接丟棄。落在中間三級的檢舉，才可能被送到人工審核。而中文內容因為訓練資料不足，平均信心度比英文低 25 個百分點，導致大量檢舉被自動丟棄。
1.4 審核外包的生態：高流動率、低培訓、創傷後壓力
即使檢舉幸運地進入了人工審核佇列，審核員的素質也令人擔憂。多家調查報導指出，內容審核外包產業的年流動率高達 100% 至 150%，也就是說，每年有超過一半的審核員離職，由新人取代。新人培訓期通常只有兩週，其中實際操作培訓不到五天。培訓內容主要針對「極端案例」（如兒童性剝削、恐怖主義內容），對於「灰色地帶」的社群守則——例如「什麼程度的嘲諷構成霸凌？」「政治人物的言論是否享有較高容忍？」——著墨甚少。
更嚴重的是，審核員每天長時間觀看暴力、色情、虐待動物等極端內容，卻缺乏足夠的心理支持，導致大量創傷後壓力症候群（PTSD）案例。2024 年，一群曾在 Meta 外包審核商工作的肯亞員工提起集體訴訟，指控公司未提供足夠的心理健康資源，導致多名員工自殺或出現嚴重精神疾病。在這樣的工作環境下，多數審核員的策略是「快速結案」——只要沒有明顯到一眼就能判定的違規，就先按保留。因為誤判移除內容會受到內部懲罰，而誤判保留則很少被追究。
1.5 小結：檢舉失靈的第一層真相
你的檢舉，有極高機率在以下某個環節中被攔截或稀釋：
- AI 預篩：因為中文脈絡信心不足，被自動標記為低優先級或直接丟棄。
- 外包佇列：即使進入人工審核，等待時間可能長達數天，且審核員缺乏中文能力與文化脈絡。
- 績效壓力：審核員為了達成每小時結案目標，傾向快速判定「未違規」。
- 缺乏在地法律壓力：台灣市場對 Meta 的營收與法律風險影響小，審核資源被排擠。
關鍵數據整理：
| 環節 | 平均處理時間 | 中文內容優先級 | 實際移除率 |
|---|---|---|---|
| AI 預篩 | 即時（<1秒） | 低（信心度不足） | 約 30% 直接被丟棄 |
| 人工審核（英文） | 24-48 小時 | 高 | 約 45% |
| 人工審核（中文） | 5-10 天 | 低 | 約 8-12% |
| 使用者回報後複審 | 7-14 天 | 中 | 約 15% |
第二章：言論尺度的政治算計——「不作為」有時是刻意的策略
2.1 社群守則的模糊性：一切都是「個案判斷」
Threads 的社群守則與 Instagram、Facebook 共用，洋洋灑灑列出十多大類違規內容，但每一類都充滿模糊詞彙：「仇恨言論」的定義是「基於種族、宗教、性別、性傾向等特徵，對個人或群體進行直接攻擊」——但什麼是「直接攻擊」？「騷擾」的定義是「重複針對特定對象，造成其困擾」——重複幾次算重複？「假訊息」的處理原則是「明顯不實且可能造成立即傷害」——誰來定義「立即傷害」？
這種模糊性不是起草者的疏失，而是刻意維持的彈性空間。社群平台需要模糊的規則，才能在面對不同國家法律、廣告客戶壓力、公關危機時，靈活調整執行標準。但對一般使用者而言，模糊規則帶來的體驗就是「同樣的內容，有人檢舉成功，有人檢舉失敗」。
舉一個台灣用戶熟悉的例子：Threads 上大量存在的「性別對立」貼文，例如「台女就是拜金」、「台男就是媽寶」這類概括性攻擊。按照社群守則，這可能構成「基於性別的仇恨言論」，但在實際執行上，這類貼文的移除率極低，除非貼文直接點名特定個人，或使用極度露骨的性別歧視詞彙。原因很簡單：如果嚴格執行，Threads 上三分之一的熱門貼文都會消失，直接衝擊平台的活躍度與廣告曝光。
2.2 政治言論的「高容忍」策略：Threads 想成為新的公共廣場
Threads 推出時，Instagram 負責人 Adam Mosseri 多次強調：「我們不希望 Threads 變成另一個充滿政治爭吵的地方，但也不會刻意打壓政治討論。」這句話的潛台詞是：政治言論在 Threads 享有比一般內容更高的審核門檻。
根據《Rest of World》2025 年的調查，Threads 在印度、巴西、美國等市場，對政治人物的言論檢舉處理率明顯低於一般用戶。在台灣，這個現象同樣存在：針對政治人物、政治評論員、或帶有明顯政黨色彩的帳號，檢舉幾乎不會成功，除非內容涉及明確的暴力威脅或違法資訊。
為什麼？因為平台害怕「審查政治言論」的指控。在美國，共和黨陣營長期指控 Meta 打壓保守派聲音，Meta 為了避免再陷入這種爭議，寧願對政治言論「放水」。在台灣，任何對特定政治陣營的內容審核，都可能被操作成「平台配合某黨打壓異己」的政治事件。因此，Threads 的策略是：除非內容已經鬧到上新聞、或涉及明確的違法行為（如散布個資、煽動暴力），否則一律「建議隱藏」而非「移除」。
這導致一個荒謬的現象：你在 Threads 檢舉一則「○○黨的支持者都是腦殘」的貼文，系統回覆「未違反社群守則」，但如果你檢舉一則「某明星長得很醜」的貼文，卻可能因為「騷擾」而被移除。因為明星有公關團隊會向平台施壓，而一般政治對立言論沒有「受害者」會主動追究。
2.3 廣告客戶的無形壓力：品牌安全與「爭議內容」的共生關係
Meta 的營收超過 98% 來自廣告。廣告客戶對「品牌安全」的要求，直接影響內容審核的執行標準。但這裡有一個矛盾：廣告客戶不喜歡自己的廣告出現在極端仇恨或暴力內容旁邊，但他們又希望廣告能觸及最多的活躍用戶。
Threads 的活躍度，很大程度依賴爭議性內容。根據《華爾街日報》分析，Threads 上互動率最高的前 10% 貼文中，有 42% 涉及政治對立、性別戰爭或人身攻擊。如果平台嚴格移除這些內容，用戶的停留時間與互動次數會明顯下降，直接影響廣告曝光量。
因此，Meta 採取了一種「溫水煮青蛙」的策略：對於「輕度爭議」內容——如政治嘲諷、性別地圖砲、針對公眾人物的負面評論——平台傾向保留，但限制其推薦流量。也就是說，貼文不會出現在「為你推薦」的熱門流中，但仍在原帳號頁面、追蹤者動態中可見。對使用者而言，檢舉這類內容的結果往往是：「已處理，但未移除，我們已減少其曝光」。你以為平台處理了，其實內容還在，只是被降權。
這種做法在法律上站得住腳（平台沒有「必須移除」的義務），在商業上也能安撫廣告客戶（至少不會出現在大規模推薦流中），但對檢舉者而言，卻是一種「形式上的處理、實質上的不作為」。
2.4 法律風險的計算：台灣市場的「法外之地」特性
社群平台的內容審核，從來不是單純的道德判斷，而是法律風險與商業利益的精算。歐盟的《數位服務法》要求大型平台必須在 24 小時內處理「明顯違法」的檢舉，否則面臨全球營收 6% 的罰款。美國雖然沒有聯邦層級的類似法律，但各州的消費者保護法與集體訴訟風險，讓平台對某些內容（如兒童性剝削、恐怖主義、版權侵權）不敢怠慢。
台灣呢？台灣的《數位中介服務法》草案在 2022 年因爭議過大而撤回，至今沒有專法規範社群平台的內容審核義務。《刑法》與《性侵害犯罪防治法》等雖有相關規定，但實務上，檢警調取平台資料的流程冗長，平台配合度也不高。Threads 在台灣沒有設立任何內容審核團隊，也沒有公開的在地申訴窗口。這意味著，台灣用戶在 Threads 上遭遇的違規內容，幾乎沒有法律後盾可以迫使平台處理。
舉一個具體案例：2025 年 3 月，一名台灣女性在 Threads 上被匿名帳號散布不實的性醜聞與私密影像，她多次檢舉並向警方報案，但平台在長達 11 天後才移除相關內容，且拒絕提供帳號註冊資訊給警方。最後該名女性只能透過媒體施壓，才迫使 Meta 台灣辦公室介入。這個案例顯示：在缺乏法律強制力的市場，平台的「不作為」本質上是一種理性的商業選擇——處理這些檢舉需要成本，但不處理幾乎沒有代價。
2.5 小結：檢舉失靈的第二層真相
你的檢舉之所以失敗，不只是因為審核人力不足，更是因為平台在許多情況下「選擇性不作為」：
- 模糊的社群守則：讓平台可以根據自身利益，彈性解釋什麼是違規。
- 政治言論的高容忍：避免被指控審查言論，寧可讓仇恨與對立言論自由流動。
- 廣告客戶的壓力與活躍度的拉鋸：輕度爭議內容被保留但降權，檢舉者感受不到實際效果。
- 台灣法律真空：沒有專法要求平台快速處理，平台缺乏「必須作為」的動力。
第三章：演算法的利益衝突——「爭議」是流量密碼，檢舉是在跟演算法作對
3.1 Threads 的推薦邏輯：為什麼你越檢舉，越容易看到類似內容
Threads 的演算法與 Instagram 相似，核心目標是最大化用戶的停留時間與互動次數。而情緒強烈的內容——憤怒、焦慮、恐懼、對立——是驅動互動最有效率的燃料。心理學研究早已證明，負面情緒的傳播速度比正面情緒快 6 倍，且更能促使用戶留言、分享、反駁。
當你檢舉一則貼文，系統會記錄你的行為，但記錄的方式可能與你期望的相反。在 Threads 的演算法中，「檢舉」被視為一種「高強度互動」——僅次於留言與分享，高於按讚與收藏。原因是：你願意花時間檢舉一則內容，代表這則內容對你產生了強烈的情緒衝擊。對演算法而言，這是一個「用戶高度參與」的訊號。
因此，當你檢舉一則攻擊你政治立場的貼文，Threads 的推薦系統可能會判定「這類內容對該用戶有高度吸引力」，從而在接下來幾天，推送更多類似立場或更極端的內容給你。這解釋了為什麼很多使用者抱怨：「我檢舉了罵我的貼文，結果我的動態牆上出現更多罵我的貼文。」這不是平台刻意報復，而是演算法對「檢舉」訊號的解讀出了問題——它無法分辨「我討厭這個內容」與「我被這個內容吸引」之間的差異。
3.2 爭議內容的「保溫箱」效應：平台如何讓違規內容存活更久
社群平台的審核系統，在面對「可能違規但尚未確認」的內容時，會採取「降權但保留」的策略。這在理論上是合理的：在人工審核完成前，不讓內容獲得大量曝光。但實際上，這個「保溫箱」期可能長達數天，而在這段時間內，內容仍然可以透過以下管道持續傳播：
- 原帳號的追蹤者：追蹤者直接看到貼文，不受推薦流限制。
- 搜尋與 hashtag：如果貼文帶有熱門 hashtag，仍可能出現在搜尋結果中。
- 截圖與轉貼：即使原貼文被降權，用戶可以截圖後重新發布，繞過審核。
- 私訊與群組：內容可以在私訊中流傳，平台完全無法追蹤。
更嚴重的是，當一則貼文被大量檢舉時，平台的「異常流量偵測系統」有時會誤判為「協同攻擊」，反而保護該貼文。這在政治對立中尤其常見：一方陣營大量檢舉另一方的貼文，系統偵測到「不自然的檢舉高峰」，於是將該貼文標記為「遭受協同攻擊」，降低其被移除的優先級，甚至完全停止處理該案件的檢舉。這種「檢舉愈多、移除愈慢」的現象，在台灣的選舉期間屢見不鮮。
3.3 審核與推薦系統的「左右手互搏」
在理想的平台治理中，內容審核團隊與推薦演算法團隊應該密切合作：審核團隊定義什麼內容不該被推薦，演算法團隊執行這些規則。但在 Meta 內部，這兩個部門的目標經常互相衝突。
內容審核團隊的 KPI 是「移除違規內容的速度與準確率」。推薦演算法團隊的 KPI 是「用戶停留時間、互動率、每日活躍用戶數」。當審核團隊移除一則高互動的爭議貼文時，推薦團隊的數據會直接下滑。內部會議中，推薦團隊往往會質疑：「這則貼文真的需要移除嗎？它帶來了 50 萬次互動，其中 80% 是正面的討論。移除它會影響本季的用戶黏著度。」
這種衝突導致一個實務上的妥協：對於「高互動爭議內容」，審核團隊傾向採取「限制推薦」而非「移除」。也就是說，貼文繼續存在，但不再出現在「為你推薦」的熱門流中。對使用者而言，檢舉這類內容的結果就是「已處理，但未移除」。但問題是，「限制推薦」的執行並不透明——你無法知道一則貼文是否真的被限制推薦，還是其實還在推薦流中，只是你剛好沒看到。
3.4 創作者經濟與「爭議紅利」
Threads 雖然尚未全面開放廣告分潤，但許多創作者已經將 Threads 視為導流工具，將流量引導至 Instagram、YouTube 或其他變現平台。在這樣的生態中，爭議內容是獲取流量的捷徑。發一則「台女就是愛錢」的貼文，可能引來數千則憤怒留言與轉發，遠比發一則中性的生活分享更能快速累積追蹤數。
平台對這種「爭議紅利」心知肚明，但沒有動機去壓制。因為這些創作者帶來的互動量，直接貢獻了 Threads 的活躍數據。檢舉機制在這種生態中，扮演的是一個「安全閥」的角色——它讓一般使用者覺得自己有管道可以發聲，但實際上很少真正移除內容。只要檢舉的「感覺有效」存在，使用者就不會完全放棄平台。這種「虛假的效能感」是平台治理中常見的心理技巧。
3.5 小結：檢舉失靈的第三層真相
檢舉機制與推薦演算法之間，存在根本的利益衝突：
- 檢舉被演算法誤讀為「高度互動」，反而可能增加類似內容的推送。
- 大量檢舉可能觸發「協同攻擊保護」，讓內容更難被移除。
- 高互動爭議內容在內部被視為「流量資產」，審核團隊有壓力不對其採取強硬措施。
- 「限制推薦」的處理方式不透明，使用者無法驗證檢舉是否真的產生效果。
第四章：使用者能做什麼？六種可行的替代策略與實戰步驟
既然平台的檢舉機制在台灣市場近乎失靈，使用者可以採取以下策略，提高內容被處理的機率，或至少保護自己不受影響。
策略一：精準檢舉，別只按「檢舉」按鈕
多數人檢舉時，只選擇最寬泛的類別（如「仇恨言論」），沒有填寫補充說明。這會大幅降低檢舉被人工審核的機率。建議做法：
- 選擇最具體的違規類別：例如「針對我的騷擾」優於「仇恨言論」。
- 在補充說明中，清楚寫出違規的具體字句與原因：例如「此貼文第 3 行使用『台女就是拜金』，是基於性別的概括性攻擊，違反社群守則第 12 條關於仇恨言論的規定」。
- 使用平台接受的語言框架：不要寫「這個人很可惡」，而是寫「此內容可能違反《社群守則》中關於仇恨言論／騷擾／霸凌的規定，請人工審核團隊介入」。
- 附上截圖或時間點：如果貼文很長，指出違規內容的具體位置。
這樣做不會保證成功，但可以讓檢舉從「AI 自動丟棄」的池子，提升到「可能進入人工審核」的池子。
策略二：利用「檢舉 + 封鎖 + 隱藏」三連擊
單一檢舉的效果有限，但如果你將以下三個動作組合，可以降低騷擾的實際影響：
- 檢舉：留下正式紀錄。
- 封鎖：停止該帳號與你的直接互動。
- 隱藏或限制：將該貼文從你的動態中移除，避免持續看到。
注意：封鎖並不會讓平台更重視你的檢舉，但它可以防止騷擾者繼續針對你。而「隱藏貼文」會向演算法發出「我不想看到這類內容」的訊號，比檢舉更能有效降低類似內容的推送。
策略三：透過「外部壓力」迫使平台處理
當檢舉失敗，且內容涉及嚴重違法（如散布個資、私密影像、明確的暴力威脅）時，可以考慮以下管道：
- 向台灣的 iWIN 網路內容防護機構通報：iWIN 雖然主要處理兒少相關內容，但對於涉及私密影像、網路霸凌的案件，也會協助轉介平台。
- 向警局報案：如果內容涉及《刑法》第 309 條公然侮辱、第 310 條誹謗、或《性侵害犯罪防治法》的影像散布，報案後警方可依《通訊保障及監察法》向平台調取資料。平台對於來自執法機關的請求，配合度遠高於一般使用者檢舉。
- 透過媒體或民意代表施壓：這聽起來很誇張，但在台灣，只要登上新聞，Meta 的台灣公關團隊通常會在 24 小時內處理。因為品牌形象受損的成本，遠高於處理一則貼文的成本。
- 向 Meta 的台灣辦公室發正式信函：雖然 Meta 沒有公開的台灣客服，但你可以透過其官網的「法律請求」頁面提交正式請求。這通常需要一定格式，但比一般檢舉有效。
策略四：建立「防禦性使用」習慣
與其指望平台處理違規內容，不如降低自己接觸到這類內容的機率：
- 關閉「為你推薦」中的敏感內容：在 Threads 的設定中，可以調整「敏感內容控制」，選擇「減少」或「不顯示」可能令人不適的內容。
- 定期清理追蹤名單：如果你發現某些帳號頻繁發布爭議內容，直接取消追蹤，而不是每次看到都檢舉。
- 使用「隱藏字詞」功能：Threads 允許用戶設定隱藏字詞，包含特定詞彙的貼文會自動從你的動態中消失。這對於過濾政治對立、性別戰爭等內容特別有效。
- 建立「次要帳號」：如果你需要關注某些爭議話題，使用一個不帶個人資訊的次要帳號，避免主帳號的演算法被污染。
策略五：集體行動的威力——號召社群共同檢舉
單一檢舉容易被忽略，但如果同一則貼文在短時間內收到 50 個以上的檢舉，系統會自動提升其優先級。這不代表平台一定會移除，但至少會進入人工審核的快速通道。實際操作：
- 在 Threads 上發文，貼出違規內容的截圖與連結（注意：不要直接轉貼違規內容，以免自己也觸犯規則），號召其他用戶一起檢舉。
- 使用統一的檢舉理由，讓系統更容易辨識這是一起有組織的檢舉，而不是隨機的零星回報。
- 避免使用「出征」、「洗版」等詞彙，以免被平台判定為「協同攻擊」，反而保護了原貼文。
策略六：接受「不完美」，並善用其他平台
最後，也最重要的策略是：不要對 Threads 的檢舉機制抱持不切實際的期望。Threads 的產品定位是「快速、即時、短文對話」，它本質上不鼓勵深度審核。如果你需要一個內容管理更嚴格、對使用者檢舉更負責任的平台，可以考慮：
- Bluesky：去中心化架構，但提供更透明的內容審核與申訴機制。
- Mastodon：社群自治，每個伺服器有自己的規則，你可以選擇管理嚴格的伺服器。
- X（前 Twitter）：雖然也有爭議，但其「社群筆記」功能讓使用者可以對不實訊息進行標註，某種程度上分散了平台的審核責任。
六種策略總整理：
| 策略 | 適用情境 | 預期效果 | 時間成本 |
|---|---|---|---|
| 精準檢舉 | 所有檢舉 | 提升進入人工審核機率 | 低（2-3分鐘） |
| 檢舉+封鎖+隱藏 | 針對個人的騷擾 | 停止直接騷擾，降低內容推送 | 低（1分鐘） |
| 外部壓力 | 嚴重違法內容 | 高機率移除，但需額外資源 | 高（數天至數週） |
| 防禦性使用 | 避免看到爭議內容 | 降低心理負擔，不解決根本問題 | 低（一次性設定） |
| 集體檢舉 | 公眾人物的仇恨言論 | 中等機率移除，需社群動員 | 中（數小時） |
| 轉移平台 | 對 Threads 徹底失望 | 根本解決，但需重建社群 | 高 |
常見問題解答（FAQ）
以下整理 Threads 使用者最常詢問的檢舉相關問題，並提供基於前文分析的實用答案。
Q1：為什麼我檢舉的內容，系統回覆「已處理」，但貼文還在？
答：「已處理」不代表「已移除」。Threads 的審核系統有三種處理結果：移除、降權、保留。如果系統判定內容「違反社群守則但情節輕微」，會採取「降權」措施——限制該貼文出現在推薦流中，但不刪除。這個結果在通知中一律顯示為「已處理」。你看到貼文還在，是因為你從原帳號頁面或追蹤者動態中看到它，而不是從推薦流中。你可以點擊貼文右上角，查看是否仍出現在「熱門」或「探索」頁面，若沒有，代表降權已生效。
Q2：我檢舉了明顯的仇恨言論，為什麼系統說「未違反社群守則」？
答：這通常有三種可能：
- AI 誤判：中文內容的脈絡判斷信心不足，被自動歸類為「未違規」。你可以再次檢舉，並在補充說明中清楚指出違規字句。
- 內容被歸類為「政治言論」：Threads 對政治言論的容忍度較高，特別當內容沒有直接攻擊特定個人，而是攻擊「某個群體」時（如「台女」、「台男」、「綠共」），系統傾向保留。
- 審核員缺乏文化脈絡：外包審核員不理解台灣的網路用語，誤以為是中性詞彙。你可以在補充說明中解釋該詞彙的攻擊性。
Q3：大量檢舉同一則貼文，會被平台視為「攻擊」嗎？
答：有可能。Threads 的異常偵測系統會監控「短時間內來自不同帳號的大量檢舉」，如果判定為「協同攻擊」（例如有組織地檢舉特定政治立場的貼文），系統會暫時凍結該貼文的檢舉處理，並降低其移除優先級。這不是陰謀論，而是平台為了防止「檢舉炸彈」的策略。因此，集體檢舉雖然可能有效，但需要分散時間，不要在半小時內集中送出數十個檢舉。
Q4：我該如何知道自己的檢舉到底有沒有被人工審核？
答：無法直接知道。但你可以透過以下線索間接判斷：
- 回覆速度：如果檢舉後 1 小時內收到「已處理」，幾乎肯定是 AI 自動處理。人工審核通常需要 24 小時以上。
- 回覆內容的具體程度：AI 的回覆通常是制式模板，如「感謝你的檢舉，我們已審查該內容」。人工審核的回覆有時會提到具體的違規類別，如「此內容違反了我們關於仇恨言論的政策」。
- 貼文狀態變化：如果貼文在一段時間後從「公開」變為「僅限追蹤者」或「已移除」，代表人工審核介入。
Q5：Threads 在台灣有設立內容審核團隊嗎？
答：沒有。Meta 在台灣設有廣告業務與公關團隊，但內容審核完全仰賴海外外包人力與 AI 系統。這意味著，台灣用戶的檢舉不會被「了解台灣文化」的人處理，除非案件被升級到更高層級的專業審核團隊（通常涉及兒童安全或恐怖主義內容）。
Q6：如果我在 Threads 上被散布不實謠言，平台不處理，我可以告平台嗎？
答：在台灣，目前的司法實務傾向認為社群平台不負擔「事前審查」的義務，但若平台在收到檢舉後「明知違法卻不移除」，可能構成《民法》第 185 條的共同侵權行為。然而，要證明平台「明知」，門檻極高。實務上，直接對發布者提告，並要求平台提供帳號資料，成功率遠高於直接告平台。建議先報警，由檢警調取資料。
Q7：Threads 的檢舉機制未來有可能改善嗎？
答：短期內在台灣市場，改善的誘因不大。除非台灣通過類似歐盟《數位服務法》的專法，對平台課以「限時處理檢舉」的義務與罰則，否則 Meta 沒有動機投入更多審核資源。2026 年立法院曾有立委提出《數位中介服務法》草案，但目前仍在委員會審議，且內容充滿爭議。在此之前，使用者只能依靠前文提到的替代策略。
給平台的一封公開信——我們要的不是完美，而是透明與負責
在文章的最後，我們想直接對 Threads 的產品團隊說幾句話。
我們理解內容審核是一件極其困難的工作。每天有數百萬則貼文，涉及數十種語言、數百種文化脈絡，要在「保護言論自由」與「防止傷害」之間取得平衡，幾乎是不可能的任務。我們不期待 Threads 能做到零失誤。
我們期待的，是透明與負責。
透明，意味著當我們檢舉一則內容，我們能知道：
- 這則檢舉是 AI 處理還是人工處理？
- 如果是 AI 處理，判斷的依據是什麼？
- 如果是人工處理，審核員是否具備理解該語言與文化的能力？
- 如果內容被「降權」而非「移除」，具體的降權範圍是什麼？持續多久？
負責，意味著當檢舉失敗，我們有申訴的管道。當同一個帳號反覆發布違規內容，平台有機制去限制該帳號的權限，而不是讓使用者一次又一次地檢舉，卻毫無結果。
Threads 的願景是「建立一個友善的公共對話空間」。但一個讓檢舉者感到無力、讓騷擾者逍遙法外的平台，不可能達成這個願景。檢舉按鈕不應該只是一個「心理安慰劑」，它應該是一個真正能啟動問責機制的開關。
我們知道，改變需要時間。但在那之前，我們會繼續使用 Threads——同時也會繼續記錄每一次檢舉的結果，繼續向 iWIN 通報，繼續在必要時向警方報案。因為我們相信，一個健康的社群平台，不應該讓使用者獨自面對傷害。
作者簡介
陳立恆，網路治理研究者與數位人權倡議者，曾任職於台灣某大型網路內容防護機構，長期關注社群平台的內容審核政策、演算法透明度與使用者權益。曾參與多起網路霸凌與私密影像散布案件的協處，並在《報導者》、《關鍵評論網》等媒體發表平台治理相關評論。現為獨立研究者，同時經營 Podcast《演算法後台》，訪談社群平台前員工與受害者，揭露審核機制背後的結構性問題。本文部分資料來自其過去兩年對 30 位 Threads 使用者的追蹤訪談，以及對 Meta 外包審核產業的田野調查。
