Цифровий світ постійно розвивається, і одним із каталізаторів, який відрізняє цю платформу від інших, є контент, створений користувачами . Хоча компанії по всьому світу мають свої веб-сайти та спеціалізовану присутність у соціальних мережах, користувачі радше довіряють думкам своїх колег-клієнтів, ніж словам компанії.
У 2021 році понад 4.26 мільярда людей були активними користувачами соціальних мереж. Прогнозується, що до 2027 року ця кількість досягне позначки в 6 мільярдів. Обсяг контенту, створеного, захопленого, поширеного та спожитого у світовому масштабі, у 2020 році досяг 64.2 зеттабайта.
З огляду на те, що новий контент створюється та споживається з приголомшливою швидкістю, стало важливим, щоб бренди стежили за контентом, розміщеним на своїх платформах. Онлайн-платформи повинні бути та залишатися безпечним середовищем для своїх користувачів.
[Читайте також: Розуміння автоматизованої модерації контенту ]
Що таке модерація вмісту і чому?
Користувацький контент рухає платформи соціальних мереж, а модерація контенту означає перевірку цього контенту на наявність неприйнятних або образливих публікацій. Бізнес-платформи та платформи соціальних мереж мають певний стандарт моніторингу контенту, що розміщений на них.
Ці правила можуть включати будь-що: насильство, екстремізм, мову ворожнечі , оголеність, порушення авторських прав чи будь-що образливе. Опублікований контент буде позначено та видалено, якщо він не відповідає стандарту.
Ідея модерації вмісту полягає в тому, щоб переконатися, що вміст відповідає ідеалам бренду та підтримує цінності порядності, довіри та безпеки.
Модерація контенту має вирішальне значення для бізнесу, щоб підтримувати бізнес-стандарти, імідж бренду, репутацію та довіру. Щосекунди вражаюча кількість контенту, створеного користувачами, що публікується на платформах, ускладнює для брендів боротьбу з образливим та неприйнятним контентом, текстом, відео та зображеннями. Стратегія модерації контенту допомагає брендам підтримувати свій імідж, дозволяючи користувачам висловлювати себе та блокуючи образливий, відвертий та насильницький контент.
Які типи вмісту ви можете модерувати?
Алгоритми модерації вмісту зазвичай мають справу з трьома або комбінацією цих типів вмісту.
текст
Сама кількість тексту – від коментарів до повних статей – який потребує модерації, вражає. Текстові повідомлення доступні практично скрізь у формі коментарів, статей, повідомлень на форумі, обговорень у соціальних мережах та інших публікацій.
Алгоритми модерації текстового вмісту повинні мати можливість сканувати текст різної довжини та стилю на наявність небажаного вмісту. Крім того, модерація тексту може бути складним завданням через складність мови та культурних нюансів.
зображень
Модерація зображень набагато простіша, ніж модерація тексту, але важливо мати відповідні вказівки чи стандарти.
Крім того, оскільки культурні відмінності можуть вступати в дію під час модерації зображень, дуже важливо добре розуміти та спілкуватися з спільнотою користувачів у кількох географічних місцях.
Відео
Модерувати відеовміст дуже складно, оскільки модерація відео може займати багато часу, на відміну від тексту чи зображень. Модератор повинен переглянути все відео, перш ніж визнати його придатним або непридатним для перегляду. Навіть якщо лише кілька кадрів у відео є відвертими або тривожними, це змусить модератора видалити весь вміст.
Прямий потік
Пряма трансляція – це, мабуть, найскладніший контент для модерування. Це тому, що модерація відео та супровідного тексту має відбуватися одночасно з потоковою трансляцією.
Як працює модерація вмісту?
Щоб розпочати модерацію вмісту на вашій платформі, спершу слід запровадити стандарти чи вказівки, які визначають неприйнятний вміст. Ці вказівки допомагають модераторам позначати вміст для видалення.
Визначте рівень чутливості або порогове значення, яке модератори мають враховувати під час перегляду вмісту. Поріг має бути визначений на основі вашого бренду, типу бізнесу, очікувань користувачів і місцезнаходження.
Види модерації контенту
Ви можете вибрати один із багатьох процесів модерації для потреб вашого бренду та згоди користувачів . Деякі з них:
Попередня модерація
Перед тим, як контент відобразиться на вашому сайті, він стоїть у черзі на модерацію. Лише після того, як вміст перевірено та визнано придатним для споживання, він публікується на платформі. Хоча це безпечний спосіб блокування відвертого вмісту, він займає багато часу.
Постмодерація
Постмодерація — це стандартний метод модерації вмісту, де існує компроміс між залученням користувачів і модерацією. Хоча користувачам дозволено публікувати свої матеріали, вони все ще стоять у черзі на модерацію. Якщо вміст було позначено, його перевіряють і видаляють. Компанії прагнуть скоротити час перевірки, щоб неприйнятний вміст не залишався в мережі надто довго.
Реактивна модерація
За реактивної модерації спільноту користувачів заохочують позначати неприйнятний контент, який порушує правила та рекомендації спільноти . За допомогою цього методу увага спільноти привертається до контенту, який потребує модерації. Однак образливий контент може залишатися на платформі протягом тривалішого часу.
Розподілена модерація
У методі розподіленого модерування онлайн-спільнота може переглядати, позначати та видаляти вміст, який вважає образливим і таким, що суперечить інструкціям, використовуючи систему оцінювання.
Автоматизована модерація
Як випливає з назви, автоматична модерація використовує різні інструменти та системи для позначення слів або фраз і відхилення поданих документів. Він працює, відфільтровуючи певні заборонені слова, зображення та відео за допомогою алгоритмів машинного навчання.
Хоча модерація за допомогою технологій стає поширеною, не можна ігнорувати людську модерацію під час переглядів. В ідеалі, компанії використовують комбінацію автоматизованих інструментів та людських модераторів, принаймні у складних ситуаціях.
[Читайте також: Тематичне дослідження – Модерація контенту ]
Як машинне навчання допомагає модерувати вміст?
Оскільки понад 5 мільярдів людей користуються Інтернетом і понад 4 мільярди активні в соціальних мережах, нелегко бути здивованим величезною кількістю зображень, тексту, відео, публікацій і повідомлень, які генеруються щодня. Цей гігантський вміст потрібно певним чином модерувати, щоб користувачі, які відвідують їхні сайти в соціальних мережах, могли отримати приємний і збагачувальний досвід.
Модерація вмісту виникла як рішення для видалення вмісту, який є відвертим, образливим, образливим, шахрайським або суперечить духу бренду. Традиційно компанії повністю покладаються на людей-модераторів для перегляду створеного користувачами онлайн-контенту, опублікованого на їхніх платформах. Однак повна залежність від людей-модераторів може зробити процес тривалим, дорогим і неефективним.
Зараз компанії використовують алгоритми машинного навчання для автоматичної та ефективної модерації контенту. Модерація контенту на базі штучного інтелекту зробила весь процес ефективним, швидшим, послідовним та економічно вигідним.
Хоча цей процес не усуває потреби в модераторах-людях – людині в циклі , внесок модераторів-людей допомагає вирішувати складні проблеми. Більше того, модератори-люди краще розуміють мовні нюанси, культурні відмінності та контекст. Коли використовуються автоматизовані інструменти за допомогою модераторів-людей, це зменшує психологічний вплив впливу тригерного контенту.
Проблеми модерації вмісту
Ще однією серйозною проблемою, коли справа доходить до розробки точного алгоритму модерації вмісту, є мова. Надійна програма для модерації вмісту має розпізнавати кілька мов і розуміти культурні нюанси, соціальні контексти та мовний динамізм.
Оскільки мова з часом зазнає кількох змін, оскільки певні слова, які вчора були невинними, могли заслужити популярність сьогодні, модель ML має йти в ногу зі світом, що змінюється. Наприклад, малюнок оголеного тіла може бути відвертим і вуайєристським або просто мистецтвом.
Те, як контент сприймається або вважається неприйнятним, залежить від контексту. І вкрай важливо мати послідовність і стандарти на вашій платформі, щоб ваші користувачі могли довіряти вашим зусиллям модерації.
Типовий користувач завжди намагається знайти лазівки у ваших інструкціях і обійти правила модерації. Однак ваш алгоритм ML повинен мати можливість постійно розвиватися зі зміною часу.
Нарешті, це питання упередженості. Урізноманітнення вашої навчальної бази даних і навчальних моделей для виявлення контексту має вирішальне значення. Хоча розробка надійного алгоритму модерації вмісту може здатися складною, вона починається з отримання високоякісних навчальних наборів даних.
Сторонні постачальники, які мають необхідні знання та досвід у наданні адекватних наборів навчальних даних, є правильним місцем для початку.
Кожному бізнесу, присутньому в соціальних мережах, потрібне передове рішення для модерації контенту , яке допомагає зміцнити довіру клієнтів та забезпечити бездоганний клієнтський досвід. Щоб створити застосунок та навчити свою модель машинного навчання, вам потрібен доступ до високоякісної бази даних, позбавленої упередженості, яка відповідає останнім лінгвістичним та ринковим тенденціям контенту.
Маючи багаторічний досвід допомоги компаніям у впровадженні моделей штучного інтелекту, Shaip пропонує комплексні системи збору даних, що задовольняють різноманітні потреби модерації контенту.
