Behovet for og efterspørgslen efter brugergenereret data i nutidens dynamiske forretningsverden er konstant stigende, og indholdsmoderering får også tilstrækkelig opmærksomhed.
Uanset om det er indlæg på sociale medier, produktanmeldelser eller blogkommentarer, tilbyder brugergenererede data generelt en mere engagerende og autentisk måde at promovere mærker på. Desværre er disse brugergenererede data ikke altid af de højeste standarder og frembringer udfordringen med effektiv indholdsmoderering.
Moderering af AI-indhold sikrer, at dit indhold stemmer overens med virksomhedens tilsigtede mål og fremmer et sikkert onlinemiljø for brugerne. Så lad os se på det mangfoldige landskab af indholdsmoderering og udforske dets typer og rolle i optimering af indhold til brands.
AI Content Moderation: Et indsigtsfuldt overblik
AI Content moderering er en effektiv digital proces, der udnytter AI-teknologier til at overvåge, filtrere og administrere brugergenereret indhold på forskellige digitale platforme.
Indholdsmoderering har til formål at sikre, at det indhold, der er postet af brugere, overholder fællesskabsstandarder, platformsretningslinjer og juridiske bestemmelser.
Indholdsmoderering involverer screening og analyse af tekst, billeder og videoer for at identificere og adressere områder, der giver anledning til bekymring.
Processen med indholdsmoderering løser flere formål, som f.eks
- Frafiltrering af upassende eller skadeligt indhold
- Minimering af juridiske risici
- Opretholdelse af brandsikkerhed
- Forbedring af hastighed, konsistens og forretningsskalerbarhed
- Forbedring af brugeroplevelsen
Lad os dykke lidt dybere og udforske Content Moderation mere levende med dens forskellige typer og dens rolle i dem:
[Læs også: Forståelse af automatiseret indholdsmoderering]
Et indblik i indholdsmodereringsrejsen: 5 nøglestadier
Her er de fem vigtige stadier, dataene gennemgår, før de kommer i den rigtige form og form:
Formoderering
Det involverer gennemgang og godkendelse af indhold, før det udgives på en platform. Denne metode giver stram kontrol over indholdet og sikrer, at kun indhold, der opfylder specifikke forretningsretningslinjer, går live. Selvom denne metode er yderst effektiv til at generere høj indholdskvalitet, kan den bremse indholdsdistributionen, da den kræver konsekvent menneskelig gennemgang og godkendelse.
Eksempel fra den virkelige verden:
Amazon er et populært mærke, der bruger indholdsmoderering for at sikre passende indhold. Da Amazon regelmæssigt henvender sig til tusindvis af produktbilleder og videoer regelmæssigt, sikrer Amazon Rekognition-værktøjet, at indholdet bliver valideret. Den bruger præ-modereringsmetoden til at opdage eksplicit indhold med over 80 %, der kan skade virksomhedens omdømme.
Post-moderering
I modsætning til Pre-Moderation giver Post-Moderation brugere mulighed for at indsende indhold i realtid uden forudgående gennemgang. Det betyder, at indholdet straks implementeres på live-serveren, men er genstand for yderligere gennemgang. Denne tilgang gør det muligt at distribuere indhold hurtigere. Eftermoderering indebærer dog også risikoen for upassende eller skadeligt indholdsudgivelse.
Eksempel fra den virkelige verden:
YouTube er et klassisk eksempel på dette. Det giver sine brugere mulighed for at poste og udgive indholdet først. Senere gennemgår den videoerne og rapporterer dem for upassende eller ophavsretlige problemer.
Reaktiv moderering
Det er en fantastisk teknik, der er indarbejdet af nogle online-fællesskaber til at markere upassende indhold. Reaktiv moderering bruges generelt med metoden før eller efter moderering og er afhængig af brugerrapporter eller automatiserede rapporteringssystemer til at identificere og gennemgå indholdsovertrædelser. Online-fællesskaberne udnytter flere moderatorer, som vurderer og træffer nødvendige handlinger for at eliminere de identificerede upassende data.
Eksempel fra den virkelige verden:
Facebook bruger den reaktive modereringsmetode til at screene indholdet på sin platform. Det giver sine brugere mulighed for at markere ethvert upassende indhold, og baseret på de kollektive anmeldelser implementerer det yderligere de nødvendige handlinger. For nylig har Facebook udviklet en kunstig intelligens til moderering af indhold, der leverer over 90 % succesrate med at markere indhold.
Distribueret moderation
Denne metode er afhængig af brugerdeltagelse for at vurdere indholdet og afgøre, om det er rigtigt for brandet eller ej. Brugerne stemmer på ethvert foreslået valg, og den gennemsnitlige vurdering afgør, hvilket indhold der bliver postet.
Den eneste ulempe ved at bruge Distributed Moderation er, at det er meget udfordrende at inkorporere denne mekanisme i brands. At stole på brugere til at moderere indhold indebærer en række branding- og juridiske risici.
Eksempel fra den virkelige verden:
Wikipedia bruger distributionsmodereringsmekanismen til at opretholde nøjagtighed og indholdskvalitet. Ved at inkorporere forskellige redaktører og administratorer sikrer teamet Wikipedia, at kun de rigtige data bliver uploadet til hjemmesiden.
Automatiseret moderering
Det er en enkel, men effektiv teknik, der bruger avancerede filtre til at fange ord fra en liste og yderligere handle på forudindstillede regler for at bortfiltrere indhold. Algoritmerne, der bruges i processen, identificerer mønstre, der normalt genererer potentielt skadeligt indhold. Denne metode sender effektivt finjusteret indhold, der kan generere højere engagement og webstedstrafik.
Eksempel fra den virkelige verden
Automatiseret moderation bruges af forskellige spilplatforme, herunder Playstation og Xbox. Disse platforme inkorporerer automatiserede metoder, der opdager og straffer spillere, der overtræder spilleregler eller bruger snydekoder.
AI-drevne brugssager i indholdsmoderering
Indholdsmoderering tillader fjernelse af følgende typer data:
- Eksplicit 18+ indhold: Det er seksuelt eksplicit indhold, der inkluderer nøgenhed, vulgaritet eller seksuelle handlinger.
- Aggressivt indhold: Det er indhold, der udgør trusler, chikane eller indeholder skadeligt sprog. Det kan også omfatte målretning mod enkeltpersoner eller grupper og ofte overtrædelse af fællesskabets retningslinjer.
- Indhold med upassende sprog: Det er indhold, der indeholder stødende, vulgært eller upassende sprogbrug, såsom bandeord og besvær, der kan skade en persons følelser.
- Vildledende eller falsk indhold: Det er den falske information, der med vilje spredes for at misinformere eller manipulere publikum.
AI Content Moderation sikrer, at alle disse indholdstyper hentes og elimineres for at give mere nøjagtigt og pålideligt indhold.
Håndtering af datadiversitet ved hjælp af indholdsmoderering
Indhold er til stede i forskellige typer og former i digitale medier. Derfor kræver hver type en specialiseret tilgang til mådehold for at opnå optimale resultater:
[Læs også: 5 typer indholdsmoderering og hvordan man skalerer ved hjælp af kunstig intelligens?]
Tekstdata
For tekstdata udføres indholdsmoderering ved hjælp af NLP-algoritmerne. Disse algoritmer bruger følelser analyse at identificere tonen i et givet indhold. De analyserer det skrevne indhold og registrerer spam eller dårligt indhold.
Derudover bruger den også Entity Recognition, som udnytter virksomhedens demografi til at forudsige forfalskningen af indhold. Baseret på de identificerede mønstre er indholdet markeret, sikkert eller usikkert, og det kan offentliggøres yderligere.
Stemmedata
Moderering af stemmeindhold har fået enorm værdi for nylig med fremkomsten af stemmeassistenter og stemmeaktiverede enheder. For at moderere stemmeindholdet med succes udnyttes en mekanisme kendt som stemmeanalyse.
Stemmeanalyse er drevet af AI og giver:
- Oversættelse af stemme til tekst.
- Følelsesanalyse af indholdet.
- Fortolkning af stemmens tone.
Billeddata
Når det kommer til moderering af billedindhold, er teknikker som tekstklassificering, billedbehandling og visionsbaseret søgning nyttige. Disse kraftfulde teknikker analyserer billederne grundigt og registrerer skadeligt indhold i billedet. Billedet sendes til offentliggørelse, hvis det ikke indeholder skadeligt indhold eller er markeret i den alternative sag.
Video data
Videomoderering kræver analyse af lyd, videorammer og tekst i videoer. For at gøre det bruger den de samme mekanismer nævnt ovenfor for tekst, billede og stemme. Videomoderering sikrer, at upassende indhold hurtigt identificeres og fjernes for at opbygge et sikkert onlinemiljø.
Konklusion
AI-drevet indholdsmoderering er et potent værktøj til at opretholde indholdskvalitet og sikkerhed på tværs af forskellige datatyper. Efterhånden som brugergenereret indhold fortsætter med at vokse, skal platforme tilpasse sig nye og effektive modereringsstrategier, der kan opskalere deres virksomheds troværdighed og vækst. Du kan komme i kontakt med vores Shaip-team hvis du er interesseret i Content Moderation til din virksomhed.
