moderarea conținutului

Ghidul necesar pentru moderarea conținutului – importanță, tipuri și provocări

Lumea digitală este în continuă evoluție, iar un catalizator care diferențiază această platformă de celelalte este conținut creat de utilizator. Deși companiile din întreaga lume au site-urile lor web și prezența dedicată în rețelele sociale, utilizatorii sunt mai predispuși să aibă încredere în opiniile colegilor lor decât să respecte cuvintele afacerii.

Peste 4.26 miliarde de oameni au fost utilizatori activi ai rețelelor sociale în 2021. Un număr estimat că va atinge pragul de 6 miliarde până în 2027. Cantitatea de conținut generată, capturată, partajată și consumată la scară globală a atins 64.2 zettabytes în 2020.

Cu noul conținut generat și consumat într-un ritm uluitor, a devenit esențial ca mărcile să țină cont de conținutul găzduit pe platformele lor. Platforme online ar trebui să fie și să rămână un mediu sigur pentru utilizatorii lor.

[Citește și: Înțelegerea moderării automate a conținutului]

Ce este moderarea conținutului și de ce?

Conținutul generat de utilizatori propulsează platformele de social media și moderarea conținutului se referă la filtrarea acestui conținut pentru postări inadecvate sau ofensatoare. Platformele de afaceri și de social media au un standard specific pentru monitorizarea conținutului lor de găzduire.

Orientările ar putea include orice, de la violență, extremism, ură de vorbire, nuditate, încălcarea drepturilor de autor sau orice altceva ofensator. Conținutul postat va fi semnalat și eliminat dacă nu satisface standardul.

Ideea din spatele moderării conținutului este de a se asigura că conținutul este în ton cu idealurile mărcii și susține valorile decenței, încrederii și siguranței.

Moderarea conținutului este crucială pentru companii pentru a menține standardele de afaceri, imaginea mărcii, reputația și credibilitatea. În fiecare secundă, cantitatea uluitoare de conținut generat de utilizatori postat pe platforme face ca mărcile să nu fie ofensive și dificile. conținut inadecvat, text, videoclipuri și imagini. Strategia de moderare a conținutului ajută mărcile să-și mențină imaginea, permițând în același timp utilizatorilor să se exprime și să închidă conținutul ofensator, explicit și violent.

Ce tipuri de conținut puteți modera?

Algoritmii de moderare a conținutului se ocupă în general de trei sau de o combinație a acestor tipuri de conținut.

Text

Cantitatea imensă de text – de la comentarii la articole complete – care necesită moderare este destul de uluitoare. Postările text sunt disponibile aproape oriunde sub formă de comentarii, articole, postări pe forum, discuții pe rețelele sociale și alte postări.

Algoritmii de moderare a conținutului text ar trebui să poată scana textul de diferite lungimi și stiluri pentru conținut nedorit. În plus, moderarea textului poate fi o sarcină dificilă din cauza complexității limbii și a nuanțelor culturale.

imagini

Moderarea imaginilor este mult mai simplă decât moderarea textului, dar este esențial să existe reguli sau standarde adecvate.

 În plus, deoarece diferențele culturale pot intra în joc la moderarea imaginilor, este esențial să înțelegeți temeinic comunitatea de utilizatori din mai multe locații geografice și să vă conectați cu acestea.

Video

Moderarea conținutului video este foarte dificilă, deoarece moderarea videoclipurilor poate consuma mult timp, spre deosebire de text sau imagini. Moderatorul trebuie să vizioneze întregul videoclip înainte de a-l considera potrivit sau nepotrivit pentru consum. Chiar dacă doar câteva cadre din videoclip sunt explicite sau deranjante, acesta va forța moderatorul să elimine întregul conținut. 

Fluxuri live 

Streamingul live este, probabil, cel mai dificil conținut de moderat. Se datorează faptului că moderarea videoclipurilor și a textului însoțitor trebuie să aibă loc simultan cu transmiterea în flux.

Cum funcționează moderarea conținutului?

Pentru a începe să moderați conținutul de pe platforma dvs., ar trebui mai întâi să puneți în aplicare standarde sau linii directoare care determină conținut neadecvat. Aceste instrucțiuni îi ajută pe moderatori să semnaleze conținutul pentru eliminare.

Definiți nivelul de sensibilitate sau pragul pe care moderatorii de conținut ar trebui să ia în considerare atunci când examinează conținutul. Pragul ar trebui definit pe baza mărcii dvs., a tipului de afacere, a așteptărilor utilizatorilor și a locației.

Tipuri de moderare a conținutului

Tipuri de moderare a conținutului

Puteți alege dintre multe procese de moderare pentru nevoile mărcii dvs. și consimțământul utilizatorului. Unii dintre ei sunt:

Pre-moderare

Înainte ca conținutul să fie afișat pe site-ul dvs., acesta este în coada de moderare. Numai după ce conținutul este revizuit și considerat adecvat pentru consum este publicat pe platformă. Deși aceasta este o metodă sigură de blocare a conținutului explicit, este consumatoare de timp.

Post-moderație

Post-moderarea este metoda standard de moderare a conținutului în care există un compromis între implicarea utilizatorilor și moderare. Deși utilizatorii au voie să-și posteze trimiterile, acestea sunt totuși puse în coadă pentru moderare. Dacă conținutul a fost semnalat, acesta este revizuit și eliminat. Companiile se străduiesc să obțină un timp de examinare mai scurt, astfel încât conținutul neadecvat să nu aibă voie să rămână online prea mult timp.

Moderare reactivă

În moderarea reactivă, comunitatea de utilizatori este încurajată să semnaleze conținutul neadecvat care încalcă comunitatea reguli și linii directoare. În această metodă se atrage atenția comunității asupra conținutului care necesită moderare. Cu toate acestea, conținutul ofensiv ar putea rămâne pe platformă pentru perioade mai lungi.

Moderație distribuită

Într-o metodă de moderare distribuită, comunitatea online poate examina, semnaliza și elimina conținutul pe care îl consideră ofensator și contrar regulilor, folosind un sistem de evaluare.

Moderare automată

După cum sugerează și numele, moderarea automată folosește diverse instrumente și sisteme pentru a semnala cuvinte sau expresii și pentru a respinge trimiterile. Funcționează prin filtrarea anumitor cuvinte, imagini și videoclipuri interzise folosind algoritmi de învățare automată.

Deși moderarea bazată pe tehnologie devine predominantă, moderația umană în revizuire nu poate fi ignorată. Afacerile, în mod ideal, folosesc o combinație de instrumente automate și moderatori umani, cel puțin pentru situații complexe.

[Citește și: Studiu de caz – Moderare conținut]

Cum ajută Machine Learning moderarea conținutului?

Cu peste 5 miliarde de oameni care folosesc internetul și peste 4 miliarde activi pe rețelele de socializare, nu este ușor să fii uimit de numărul mare de imagini, texte, videoclipuri, postări și mesaje generate zilnic. Acest conținut mamut trebuie moderat într-un fel pentru ca utilizatorii care își accesează site-urile de socializare să poată avea o experiență plăcută și îmbogățitoare.

Moderarea conținutului a luat ființă ca soluție pentru eliminarea conținutului care este explicit, ofensator, abuziv, înșelătorie sau împotriva etosului mărcii. În mod tradițional, companiile s-au bazat în întregime pe moderatorii umani pentru a revizui conținutul online generat de utilizatori publicat pe platformele lor. Cu toate acestea, depinde în totalitate de moderatorii umani poate face ca procesul să consume timp, să fie costisitor și ineficient.

Companiile folosesc acum algoritmi de învățare automată pentru a modera automat și eficient conținutul. AI-alimentat moderarea conținutului a făcut ca întregul proces să fie eficient, mai rapid, consecvent și rentabil.

Deși acest proces nu elimină nevoia de moderatori umani - om-în-buclă, contribuția moderatorilor umani ajută la rezolvarea problemelor complexe. În plus, moderatorii umani înțeleg mai bine nuanțele de limbă, diferențele culturale și contextul. Când sunt utilizate instrumente automate, cu ajutorul moderatorilor umani, se reduce impactul psihologic al expunerii la conținutul declanșator.

Provocările moderării conținutului

Provocări ale moderarii conținutului Principala provocare a dezvoltării unui algoritm de moderare a conținutului este nevoia de viteză, capacitatea de a gestiona volume mari de date și menținerea preciziei. În plus, dezvoltarea unui astfel de model necesită cantități mari de date. Cu toate acestea, astfel de date sunt provocatoare, deoarece majoritatea bazelor de date de conținut ale platformelor digitale devin proprietatea companiilor.

O altă provocare majoră atunci când vine vorba de dezvoltarea unui algoritm precis de moderare a conținutului este limbajul. O aplicație fiabilă de moderare a conținutului ar trebui să fie capabilă să recunoască mai multe limbi și să înțeleagă nuanțele culturale, contextele sociale și dinamismul lingvistic.

Deoarece o limbă trece prin mai multe schimbări de-a lungul timpului, deoarece anumite cuvinte care au fost inocente ieri ar fi putut câștiga notorietate astăzi – modelul ML trebuie să țină pasul cu lumea în schimbare. De exemplu, o pictură nud ar putea fi explicită și voyeuristă sau pur și simplu artă.

Cum a piesa de continut este perceput sau considerat nepotrivit depinde de context. Și este esențial să aveți consistență și standarde în cadrul platformei dvs., astfel încât utilizatorii să aibă încredere în eforturile dvs. de moderare.

Un utilizator obișnuit încearcă întotdeauna să găsească lacune în regulile dvs. și să ocolească regulile de moderare. Cu toate acestea, algoritmul dvs. ML ar trebui să poată evolua în mod continuu odată cu schimbarea timpului.

În cele din urmă, este problema părtinirii. Este esențială diversificarea bazei de date și a modelelor de antrenament pentru a detecta contextul. Deși dezvoltarea unui algoritm de moderare a conținutului de încredere poate părea o provocare, începe prin a pune mâna pe seturi de date de instruire de înaltă calitate.

Furnizorii terți cu expertiza și experiența potrivite în furnizarea de seturi de date adecvate de instruire sunt locurile potrivite pentru a începe.

Orice afacere cu prezență socială are nevoie de o ultimă generație soluție de moderare a conținutului care ajută la construirea încrederii clienților și a unei experiențe ireproșabile pentru clienți. Pentru a construi aplicația și a vă instrui modelul de învățare automată, aveți nevoie de acces la o bază de date de înaltă calitate, lipsită de părtinire, aliniată cu cele mai recente tendințe de lingvistică și conținut specifice pieței.

Cu anii noștri de experiență în a ajuta companiile să lanseze modele AI, Shaip oferă sisteme cuprinzătoare de colectare a datelor care răspund nevoilor diverse de moderare a conținutului.

Partajare socială