PEG（Political, Erotic, Gambling, Violence）是一种用于计算和评估**或内容的工具，以确保结果中不包含政治、**、db和暴力等内容。

PEG的计算过程包括以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集待评估**或内容的相关数据。这可以通过网络爬虫、人工审核或第三方数据提供商等方式进行。

2. 内容分类：收集到的数据将被分类为政治、**、db和暴力等不同类别。这可以通过机器学习算法、关键词匹配或规则过滤等方法进行。

3. 评估标准：制定评估标准，为每个类别分配一个权重值，用于计算PEG得分。这些权重值可以根据具体需求和评估的重要性进行调整。

4. 得分计算：根据以上步骤，对每个类别进行得分计算。一般情况下，如果某个类别的内容出现在待评估数据中，该类别的得分就会增加相应的权重值。

5. 结果输出：根据得分计算结果，生成PEG得分报告或结果。这些结果可以以数值形式表示，或者使用不同的等级或标签来表示**或内容的风险级别。

需要注意的是，PEG只是一种评估工具，其计算结果并不绝对准确。评估结果可能会受到数据收集和分类的准确性、评估标准的设置以及算法的选择等多种因素的影响。因此，在使用PEG进行**或内容评估时，需要综合考虑多个因素，并进行人工审核和判断，以确保评估结果的准确性和可靠性。