Die digitale wêreld ontwikkel voortdurend, en een katalisator wat hierdie platform van die ander onderskei, is gebruiker-gegenereerde inhoud. Alhoewel maatskappye wêreldwyd hul webwerwe en toegewyde sosiale media-teenwoordigheid het, is dit meer waarskynlik dat gebruikers die menings van hul mede-kliënte vertrou as om volgens die woorde van die besigheid te gaan.
Meer as 4.26 miljard mense was aktiewe sosialemediagebruikers in 2021. 'n Aantal wat voorspel is om die 6 miljard-kerf te raak teen 2027. Die hoeveelheid inhoud wat op 'n wêreldskaal gegenereer, vasgelê, gedeel en verbruik is, het in 64.2 2020 zettagrepe geraak.
Met nuwe inhoud wat teen 'n verbysterende tempo gegenereer en verbruik word, het dit noodsaaklik geword dat handelsmerke dophou oor die inhoud wat op hul platforms aangebied word. Aanlyn platforms moet 'n veilige omgewing vir hul gebruikers wees en bly.
[Lees ook: Verstaan outomatiese inhoudmoderering]
Wat is inhoudmoderering en hoekom?
Gebruiker-gegenereerde inhoud dryf sosiale media platforms, en inhoud moderering verwys na die sifting van hierdie inhoud vir onvanpaste of aanstootlike plasings. Besigheids- en sosialemediaplatforms het 'n spesifieke standaard vir die monitering van hul gasheerinhoud.
Die riglyne kan enigiets van geweld, ekstremisme, haatspraak, naaktheid, kopieregskending, of enigiets aanstootlik. Die geplaasde inhoud sal gevlag en verwyder word as dit nie aan die standaard voldoen nie.
Die idee agter inhoudmoderering is om te verseker dat die inhoud in ooreenstemming is met die handelsmerk se ideale en die waardes van ordentlikheid, vertroue en veiligheid handhaaf.
Inhoudmoderering is noodsaaklik vir besighede om besigheidstandaarde, handelsmerkbeeld, reputasie en geloofwaardigheid te handhaaf. Elke sekonde maak die verbysterende hoeveelheid gebruikergegenereerde inhoud wat op platforms geplaas word dit uitdagend vir handelsmerke om aanstootlik en onvanpaste inhoud, teks, video's en beelde. Inhoudmodereringstrategie help handelsmerke om hul beeld te behou, terwyl dit gebruikers toelaat om hulself uit te druk en aanstootlike, eksplisiete en gewelddadige inhoud af te sluit.
Watter inhoudtipes kan jy modereer?
Inhoudmodereringsalgoritmes handel gewoonlik oor drie of 'n kombinasie van hierdie inhoudtipes.
Teks
Die blote hoeveelheid teks – van opmerkings tot vollengte artikels – wat moderering benodig, is nogal verbysterend. Teksplasings is amper oral beskikbaar in die vorm van opmerkings, artikels, forumplasings, sosiale mediabesprekings en ander plasings.
Algoritmes vir teksinhoudmoderering behoort die teks van verskillende lengtes en style vir ongewenste inhoud te kan skandeer. Boonop kan teksmoderering 'n moeilike taak wees as gevolg van die kompleksiteit van taal- en kulturele nuanses.
Images
Beeldmoderering is baie eenvoudiger as teksmoderering, maar dit is noodsaaklik om behoorlike riglyne of standaarde in plek te hê.
Daarbenewens, aangesien kulturele verskille ter sprake kan kom wanneer beelde gemodereer word, is dit van kardinale belang om die gebruikersgemeenskap in verskeie geografiese liggings deeglik te verstaan en met hulle te skakel.
Video's
Moderering van video-inhoud is baie moeilik, aangesien moderering van video's tydrowend kan wees, anders as teks of beelde. Die moderator moet die hele video kyk voordat hy dit geskik of ongeskik vir verbruik ag. Selfs al is net 'n paar rame in die video eksplisiet of steurend, sal dit die moderator dwing om die hele inhoud te verwyder.
Live Streaming
Regstreekse stroming is miskien die mees uitdagende inhoud om te modereer. Dit is omdat video en gepaardgaande teksmoderering gelyktydig met die stroom moet plaasvind.
Hoe werk inhoudmoderering?
Om te begin met die moderering van die inhoud op jou platform, moet jy eers standaarde of riglyne instel wat onvanpaste inhoud bepaal. Hierdie riglyne help moderators om inhoud te vlag vir verwydering.
Definieer die sensitiwiteitsvlak of drempelinhoud wat moderators moet oorweeg wanneer hulle inhoud hersien. Die drempel moet gedefinieer word op grond van jou handelsmerk, die tipe besigheid, gebruikersverwagtinge en ligging.
Tipes inhoudmoderering
Jy kan kies uit baie modereringsprosesse vir jou handelsmerkbehoeftes en gebruiker toestemming. Van hulle is:
Pre-moderering
Voordat die inhoud op jou werf vertoon word, is dit in die tou vir moderering. Eers nadat die inhoud hersien is en geskik geag is vir verbruik, word dit op die platform gepubliseer. Alhoewel dit 'n veilige metode is om eksplisiete inhoud te blokkeer, is dit tydrowend.
Na-moderering
Na-moderering is die standaardmetode van inhoudmoderering waar daar 'n afweging is tussen gebruikerbetrokkenheid en moderering. Alhoewel gebruikers toegelaat word om hul voorleggings te plaas, staan dit steeds in die tou vir moderering. As die inhoud gevlag is, word dit hersien en verwyder. Besighede streef daarna om 'n korter hersieningstyd te behaal sodat onvanpaste inhoud nie toegelaat word om te lank aanlyn te bly nie.
Reaktiewe moderering
In reaktiewe moderering word die gebruikersgemeenskap aangemoedig om onvanpaste inhoud te vlag wat gemeenskap skend reëls en riglyne. In hierdie metode word die gemeenskap se aandag gevestig op die inhoud wat moderering benodig. Die aanstootlike inhoud kan egter vir langer tydperke op die platform bly.
Verspreide moderering
In 'n verspreide modereringsmetode kan die aanlyngemeenskap inhoud wat hulle aanstootlik vind en teen riglyne vind, hersien, vlag en verwyder deur 'n graderingstelsel te gebruik.
Outomatiese moderering
Soos die naam aandui, gebruik outomatiese moderering verskeie instrumente en stelsels om woorde of frases te vlag en voorleggings te verwerp. Dit werk deur sekere verbode woorde, beelde en video's uit te filter deur masjienleeralgoritmes te gebruik.
Alhoewel tegnologie-aangedrewe moderering algemeen word, menslike matigheid in hersiening kan nie buite rekening gelaat word nie. Besighede gebruik, ideaal gesproke, 'n kombinasie van outomatiese gereedskap en menslike moderators, ten minste vir komplekse situasies.
[Lees ook: Gevallestudie – Inhoudmoderering]
Hoe help Masjienleer inhoudmoderering?
Met meer as 5 miljard mense wat die internet gebruik en meer as 4 miljard aktief op sosiale media-netwerke, is dit nie maklik om verstom te wees oor die groot aantal beelde, teks, video's, plasings en boodskappe wat daagliks gegenereer word nie. Hierdie reuse-inhoud moet op een of ander manier gemodereer word sodat gebruikers wat toegang tot hul sosiale media-webwerwe kry, 'n aangename en verrykende ervaring kan hê.
Inhoudmoderering het ontstaan as die oplossing om inhoud te verwyder wat eksplisiet, aanstootlik, beledigend, bedrogspul of teen die handelsmerk-etos is. Tradisioneel het besighede heeltemal staatgemaak op menslike moderators om aanlyn gebruiker-gegenereerde inhoud te hersien wat op hul platforms gepubliseer is. Afhangend heeltemal van menslike moderators kan die proses egter tydrowend, duur en ondoeltreffend maak.
Besighede gebruik nou masjienleeralgoritmes om inhoud outomaties en doeltreffend te modereer. KI-aangedrewe inhoudmoderering het die hele proses doeltreffend, vinniger, konsekwent en koste-effektief gemaak.
Alhoewel hierdie proses nie die behoefte aan menslike moderators uitskakel nie – mens-in-die-lus, help die bydrae van menslike moderators om komplekse kwessies te hanteer. Boonop verstaan menslike moderators taalnuanses, kulturele verskille en konteks beter. Wanneer outomatiese nutsmiddels gebruik word, met die hulp van menslike moderators, verminder dit die sielkundige impak van blootstelling aan aktiveerinhoud.
Uitdagings van inhoudmoderering
Die hoofuitdaging van die ontwikkeling van 'n inhoudmodereringsalgoritme is die behoefte aan spoed, die vermoë om groot datavolumes te hanteer, en die handhawing van akkuraatheid. Daarbenewens benodig die ontwikkeling van so 'n model groot hoeveelhede data. Tog is sulke data uitdagend aangesien die meeste van die digitale platforms se inhouddatabasisse die maatskappye se eiendom word.
Nog 'n groot uitdaging wanneer dit kom by die ontwikkeling van 'n akkurate inhoudmodereringsalgoritme is taal. 'n Betroubare inhoudmodereringstoepassing moet verskeie tale kan herken en kulturele nuanses, sosiale kontekste en linguistiese dinamiek kan verstaan.
Aangesien 'n taal met verloop van tyd deur verskeie veranderinge gaan, aangesien sekere woorde wat gister onskuldig was, vandag bekendheid kon verdien het - moet die ML-model tred hou met die veranderende wêreld. Byvoorbeeld, 'n naakskildery kan eksplisiet en voyeuristies of bloot kuns wees.
Hoe 'n stukkie inhoud word beskou of as onvanpas beskou, hang af van die konteks. En dit is van kardinale belang om konsekwentheid en standaarde binne jou platform te hê sodat jou gebruikers jou modereringspogings kan vertrou.
'n Tipiese gebruiker probeer altyd skuiwergate in jou riglyne vind en modereringsreëls omseil. Jou ML-algoritme behoort egter voortdurend met die veranderende tye te kan ontwikkel.
Ten slotte is dit die kwessie van vooroordeel. Dit is van kritieke belang om jou opleidingsdatabasis en opleidingsmodelle te diversifiseer om konteks op te spoor. Alhoewel die ontwikkeling van 'n betroubare inhoudmodereringsalgoritme uitdagend kan lyk, begin dit met opleidingsdatastelle van hoë gehalte.
Derdeparty-verskaffers met die regte kundigheid en ervaring in die lewering van voldoende opleidingdatastelle is die regte plekke om te begin.
Elke besigheid met 'n sosiale teenwoordigheid het 'n voorpunt nodig inhoud moderering oplossing wat help om kliëntevertroue en onberispelike klantervaring te bou. Om die toepassing te bou en u masjienleermodel op te lei, benodig u toegang tot 'n databasis van hoë gehalte sonder vooroordeel, in lyn met die nuutste linguistiek en markspesifieke inhoudneigings.
Met ons jare se ondervinding om besighede te help om KI-modelle bekend te stel, Shaip bied omvattende data-insamelingstelsels wat voorsiening maak vir uiteenlopende inhoudmodereringsbehoeftes.
