Контент, створений користувачами (UGC), включає в себе контент, пов’язаний із брендом, який клієнти публікують на платформах соціальних мереж. Він включає всі типи текстового та медіа-вмісту, включаючи аудіофайли, опубліковані на відповідних платформах з метою маркетингу, просування, підтримки, відгуків, досвіду тощо.
Враховуючи всюдисущу присутність створеного користувачами контенту (UGC) в Інтернеті, модерація вмісту є важливою. UGC може зробити бренд автентичним, надійним і адаптованим. Це може допомогти збільшити кількість конверсій і підвищити лояльність до бренду.
Однак бренди також незначно контролюють те, що користувачі говорять про їхні бренди в Інтернеті. Таким чином, модерація контенту за допомогою штучного інтелекту є одним із способів моніторингу контенту, розміщеного в Інтернеті про певний бренд. Ось усе, що вам потрібно знати про модерацію вмісту.
Проблема модерації UGC
Однією з найбільших проблем із модерацією UGC є величезний обсяг вмісту, який потребує модерації. У середньому 500 мільйонів твітів щодня публікується в Twitter (тепер X), а мільйони публікацій і коментарів публікуються на таких платформах, як LinkedIn, Facebook і Instagram. Слідкувати за кожною частиною контенту, що стосується вашого бренду, практично неможливо для людини.
Отже, ручна модерація має обмежений обсяг. Крім того, у випадках, коли потрібна термінова реакція або пом’якшення, ручна модерація не працюватиме. Ще один потік проблем пов’язаний із впливом UGC на емоційне благополуччя модераторів.
Часом користувачі публікують відвертий вміст, що викликає надзвичайний стрес у людей і призводить до психічного вигорання. Крім того, у глобалізованому світі для ефективної модерації потрібен підхід до аналізу локального контенту, що також є великою проблемою для окремих людей. Можливо, ручна модерація вмісту була можливою десять років тому, але сьогодні це неможливо для людини.
Роль ШІ в модерації контенту
Там, де ручна модерація вмісту є серйозною проблемою, немодерований вміст може наражати окремих осіб, бренди та будь-яку іншу юридичну особу на образливий вміст. Модерація вмісту за допомогою штучного інтелекту (AI) — це простий спосіб допомогти модераторам-людям легко завершити процес модерації. Незалежно від того, чи йдеться про публікацію, у якій згадується ваш бренд, чи про двосторонню взаємодію між окремими особами чи групами, необхідний ефективний моніторинг і модерація.
Під час написання цієї публікації OpenAI оприлюднив плани революціонізувати систему модерації вмісту за допомогою GPT-4 LLM. AI забезпечує модерацію вмісту з можливістю інтерпретувати та адаптувати всі види вмісту та політики щодо вмісту. Розуміння цих політик у режимі реального часу дозволяє моделі штучного інтелекту відфільтрувати необґрунтований вміст. Завдяки штучному інтелекту люди не будуть явно піддаватися впливу шкідливого вмісту; вони також можуть працювати зі швидкістю, масштабованістю та модерувати живий вміст.
[Читайте також: 5 типів модерації контенту та як масштабувати за допомогою штучного інтелекту? ]
Модерація різних типів контенту
Враховуючи широкий спектр вмісту, опублікованого в Інтернеті, кожен тип вмісту модерується по-різному. Ми повинні використовувати необхідні підходи та методи для моніторингу та фільтрації кожного типу вмісту. Давайте розглянемо методи модерації вмісту ШІ для тексту, зображень, відео та голосу.
Текстовий вміст
Програма ШІ використовуватиме алгоритми обробки природної мови (NLP) для розуміння тексту, опублікованого в Інтернеті. Він не тільки прочитає слова, але й інтерпретує значення тексту та з’ясує емоції людини. ШІ використовуватиме методи класифікації тексту, щоб класифікувати вміст на основі тексту та настроїв. На додаток до цього простого аналізу програма AI реалізує розпізнавання сутностей. Він витягує імена людей, місць, місць, компаній тощо під час модерування.
Голосовий вміст
Програми штучного інтелекту використовують аналіз голосу для модерації вмісту, розміщеного в цьому форматі. Ці рішення використовують AI для перекладу голосу в текстовий формат, а потім запускають NLP і аналіз настроїв. Це допомагає модераторам отримати швидкі результати щодо тональності, настрою та емоцій, що стоять за голосом.
Вміст зображень
Комп’ютерний зір використовується, щоб змусити програму штучного інтелекту зрозуміти світ і створити візуальне представлення всіх речей. Для модерації зображень програми AI виявляють шкідливі та непристойні зображення. Він використовує алгоритми комп’ютерного зору для фільтрації нездорових зображень. Переходячи до деталей, ці програми виявляють розташування шкідливих елементів на зображенні. Програми можуть класифікувати кожну частину зображення відповідно до її аналізу.
Відеовміст
Для модерації відеоконтенту програма штучного інтелекту використовуватиме всі методи та алгоритми, про які ми говорили вище. Він успішно відфільтровує шкідливий вміст у відео та представляє результати модераторам.
Покращення умов роботи людей-модераторів за допомогою ШІ
Не весь вміст, опублікований в Інтернеті, є безпечним і дружнім. Будь-яка особа, яка стикається з ненависним, жахливим, непристойним і дорослим вмістом, у якийсь момент почуватиметься незручно. Але коли ми використовуємо програми ШІ для модерування вмісту в соціальних мережах та на інших платформах, це захистить людей від такого впливу.
Він може швидко виявити порушення вмісту та захистити модераторів від доступу до такого вмісту. Оскільки ці рішення попередньо запрограмовані на фільтрацію вмісту з певними словами та візуальним вмістом, людині-модератору буде легше проаналізувати вміст і прийняти рішення.
Окрім зменшення впливу, штучний інтелект також може захистити людей від психічного стресу та упередженості рішень і обробляти більше вмісту за менший час.
Баланс між ШІ та людським втручанням
Там, де люди не здатні швидко обробити тонни інформації, програми штучного інтелекту не такі ефективні у прийнятті рішень. Отже, співпраця між людьми та штучним інтелектом є важливою для точної та безперебійної модерації вмісту.
Модерація «Людина в циклі» (HITL) полегшує участь особи в процесі модерації. І ШІ, і люди доповнюють один одного в процесі модерації. Програма ШІ потребує людей для створення правил модерації, додавання термінів, фраз, зображень тощо для виявлення. Крім того, люди також можуть допомогти штучному інтелекту стати кращим у аналізі настроїв, емоційному інтелекті та прийнятті рішень.
[Читайте також: Автоматизована модерація контенту: основні переваги та типи ]
Швидкість і ефективність модерації ШІ
Точність модерації контенту залежить від навчання моделі штучного інтелекту, яке формується на основі наборів даних, анотованих експертами-людьми. Ці анотатори розпізнають тонкі наміри, що стоять за словами ораторів. Коли вони позначають та класифікують дані, вони вбудовують своє розуміння контексту та нюансів у модель. Якщо ці анотації пропускають або неправильно інтерпретують нюанси, це може статися і з боку штучного інтелекту. Отже, точність, з якою люди фіксують тонкощі мовлення, безпосередньо впливає на можливості модерації штучного інтелекту. Саме тут Shaip може обробляти тисячі документів за допомогою технології «людина в циклі» (HITL) для ефективного навчання моделей машинного навчання. Досвід Shaip у наданні даних для навчання штучного інтелекту для обробки та фільтрації інформації може допомогти організаціям розширити можливості модерації контенту та допомогти брендам підтримувати свою репутацію в галузі.
