Den digitale verden udvikler sig konstant, og en katalysator, der adskiller denne platform fra de andre, er brugergenereret indhold. Selvom virksomheder verden over har deres hjemmesider og dedikerede tilstedeværelse på sociale medier, er brugere mere tilbøjelige til at stole på deres medkunders meninger end at gå efter virksomhedens ord.
Mere end 4.26 milliarder mennesker var aktive sociale medier-brugere i 2021. Et antal forudsagt at røre 6 milliarder-mærket i 2027. Mængden af indhold, der blev genereret, fanget, delt og forbrugt på globalt plan, nåede 64.2 zettabyte i 2020.
Med nyt indhold, der genereres og forbruges i et svimlende tempo, er det blevet vigtigt, at brands holder øje med det indhold, der hostes på deres platforme. Online platforme skal være og forblive et sikkert miljø for deres brugere.
[Læs også: Forståelse af automatiseret indholdsmoderering]
Hvad er indholdsmoderering og hvorfor?
Brugergenereret indhold driver sociale medieplatforme, og indhold moderering henviser til screening af dette indhold for upassende eller stødende indlæg. Forretnings- og sociale medieplatforme har en specifik standard for overvågning af deres hostingindhold.
Retningslinjerne kan omfatte alt fra vold, ekstremisme, hadefuld tale, nøgenhed, krænkelse af ophavsretten eller andet stødende. Det udsendte indhold vil blive markeret og fjernet, hvis det ikke opfylder standarden.
Ideen bag indholdsmoderering er at sikre, at indholdet er i overensstemmelse med brandets idealer og opretholder værdierne anstændighed, tillid og sikkerhed.
Moderering af indhold er afgørende for, at virksomheder kan opretholde forretningsstandarder, brandimage, omdømme og troværdighed. Hvert sekund gør den svimlende mængde brugergenereret indhold, der er lagt ud på platforme, det udfordrende for brands at holde sig ude af stødende og upassende indhold, tekst, videoer og billeder. Indholdsmodereringsstrategi hjælper brands med at bevare deres image, samtidig med at brugerne tillader sig at udtrykke sig og lukker stødende, eksplicit og voldeligt indhold ned.
Hvilke indholdstyper kan du moderere?
Indholdsmodereringsalgoritmer beskæftiger sig generelt med tre eller en kombination af disse indholdstyper.
tekst
Alene mængden af tekst – fra kommentarer til artikler i fuld længde – der skal modereres, er ret svimlende. Tekstopslag er tilgængelige næsten overalt i form af kommentarer, artikler, forumindlæg, diskussioner på sociale medier og andre opslag.
Algoritmer til moderering af tekstindhold bør være i stand til at scanne tekst af forskellig længde og stil for uønsket indhold. Desuden kan tekstmoderering være en vanskelig opgave på grund af sprogets kompleksitet og kulturelle nuancer.
Billeder
Billedmoderering er meget enklere end tekstmoderering, men det er vigtigt at have ordentlige retningslinjer eller standarder på plads.
Da kulturelle forskelle kan spille ind ved moderering af billeder, er det desuden afgørende at forstå og forbinde sig med brugersamfundet på flere geografiske steder.
Videoer
Moderering af videoindhold er meget vanskeligt, da moderering af videoer kan være tidskrævende, i modsætning til tekst eller billeder. Moderatoren skal se hele videoen, før den vurderer, at den er egnet eller uegnet til forbrug. Selvom kun nogle få frames i videoen er eksplicitte eller forstyrrende, vil det tvinge moderatoren til at fjerne hele indholdet.
Livestreaming
Livestreaming er måske det mest udfordrende indhold at moderere. Det skyldes, at video og tilhørende tekstmoderering skal ske samtidig med streamingen.
Hvordan fungerer indholdsmoderering?
For at komme i gang med at moderere indholdet på din platform, bør du først indføre standarder eller retningslinjer, der bestemmer upassende indhold. Disse retningslinjer hjælper moderatorer med at markere indhold til fjernelse.
Definer følsomhedsniveauet eller tærskelværdien for indhold, moderatorer skal overveje, når de anmelder indhold. Tærsklen bør defineres baseret på dit brand, typen af virksomhed, brugernes forventninger og placering.
Typer af indholdsmoderering
Du kan vælge mellem mange moderationsprocesser til dit brandbehov og brugerens samtykke. Nogle af dem er:
Formoderering
Inden indholdet vises på dit websted, er det i køen til moderation. Først efter at indholdet er gennemgået og vurderet egnet til forbrug, offentliggøres det på platformen. Selvom dette er en sikker metode til at blokere eksplicit indhold, er det tidskrævende.
Post-moderering
Postmoderering er standardmetoden til indholdsmoderering, hvor der er en afvejning mellem brugerengagement og moderering. Selvom brugere har lov til at sende deres indlæg, er det stadig i kø for moderation. Hvis indholdet er blevet markeret, bliver det gennemgået og fjernet. Virksomheder stræber efter at opnå en kortere gennemgangstid, så upassende indhold ikke får lov til at forblive online for længe.
Reaktiv moderering
I reaktiv moderering opfordres brugerfællesskabet til at markere upassende indhold, der krænker fællesskabet regler og retningslinjer. I denne metode henledes fællesskabets opmærksomhed på det indhold, der skal modereres. Det stødende indhold kan dog blive på platformen i længere perioder.
Distribueret moderation
I en distribueret modereringsmetode kan onlinefællesskabet gennemgå, markere og fjerne indhold, som de finder stødende og mod retningslinjer ved hjælp af et klassificeringssystem.
Automatiseret moderering
Som navnet antyder, bruger automatiseret moderering forskellige værktøjer og systemer til at markere ord eller sætninger og afvise indsendelser. Det fungerer ved at filtrere visse forbudte ord, billeder og videoer fra ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer.
Selvom teknologidrevet moderation er ved at blive udbredt, menneskelig mådehold under revision kan ikke ses bort fra. Virksomheder bruger ideelt set en kombination af automatiserede værktøjer og menneskelige moderatorer, i det mindste til komplekse situationer.
[Læs også: Casestudie – Indholdsmoderering]
Hvordan hjælper Machine Learning indholdsmoderering?
Med mere end 5 milliarder mennesker, der bruger internettet og over 4 milliarder aktive på sociale medier, er det ikke let at blive overrasket over det store antal billeder, tekster, videoer, indlæg og beskeder, der genereres dagligt. Dette enorme indhold skal modereres på en eller anden måde, så brugere, der får adgang til deres sociale mediesider, kan få en behagelig og berigende oplevelse.
Moderering af indhold blev til som løsningen til at fjerne indhold, der er eksplicit, stødende, krænkende, svindel eller mod brandets etos. Traditionelt har virksomheder udelukkende stolet på menneskelige moderatorer til at gennemgå online brugergenereret indhold, der er offentliggjort på deres platforme. Men helt afhængig af menneskelige moderatorer kan det gøre processen tidskrævende, dyr og ineffektiv.
Virksomheder anvender nu maskinlæringsalgoritmer til automatisk og effektivt at moderere indhold. AI-drevne indholdsmoderering har gjort hele processen effektiv, hurtigere, konsekvent og omkostningseffektiv.
Selvom denne proces ikke eliminerer behovet for menneskelige moderatorer – menneske-i-løkken, bidraget fra menneskelige moderatorer hjælper med at håndtere komplekse problemer. Desuden forstår menneskelige moderatorer sprognuancer, kulturelle forskelle og kontekst bedre. Når der bruges automatiserede værktøjer, med hjælp fra menneskelige moderatorer, reducerer det den psykologiske virkning af eksponering for udløsende indhold.
Udfordringer ved indholdsmoderering
Hovedudfordringen ved at udvikle en indholdsmodereringsalgoritme er behovet for hastighed, evnen til at håndtere store datamængder og opretholdelse af nøjagtighed. Derudover kræver udvikling af en sådan model store mængder data. Alligevel er sådanne data udfordrende, da de fleste af de digitale platformes indholdsdatabaser bliver virksomhedernes ejendom.
En anden stor udfordring, når det kommer til at udvikle en nøjagtig indholdsmodereringsalgoritme, er sproget. En pålidelig applikation til indholdsmoderering bør være i stand til at genkende flere sprog og forstå kulturelle nuancer, sociale sammenhænge og sproglig dynamik.
Da et sprog gennemgår adskillige ændringer over tid, da visse ord, der var uskyldige i går, kunne have gjort sig kendt i dag - skal ML-modellen holde trit med den skiftende verden. For eksempel kan et nøgenmaleri være eksplicit og voyeuristisk eller blot kunst.
Hvordan a stykke indhold opfattes eller anses for upassende afhænger af konteksten. Og det er afgørende at have konsistens og standarder på din platform, så dine brugere kan stole på din moderationsindsats.
En typisk bruger forsøger altid at finde smuthuller i dine retningslinjer og omgå moderationsregler. Din ML-algoritme bør dog være i stand til at udvikle sig med de skiftende tider kontinuerligt.
Endelig er det spørgsmålet om bias. Det er afgørende at diversificere din træningsdatabase og træningsmodeller for at opdage kontekst. Selvom det kan virke udfordrende at udvikle en pålidelig indholdsmodereringsalgoritme, starter det med at få fingrene i træningsdatasæt af høj kvalitet.
Tredjepartsleverandører med den rette ekspertise og erfaring med at levere passende træningsdatasæt er de rigtige steder at begynde.
Enhver virksomhed med en social tilstedeværelse har brug for banebrydende løsning moderering af indhold der hjælper med at opbygge kundetillid og en upåklagelig kundeoplevelse. For at bygge applikationen og træne din maskinlæringsmodel skal du have adgang til en database af høj kvalitet, der er fri for bias, tilpasset de seneste sproglige og markedsspecifikke indholdstrends.
Med vores mange års erfaring med at hjælpe virksomheder med at lancere AI-modeller, Saip tilbyder omfattende dataindsamlingssystemer, der dækker forskellige behov for indholdsmoderering.
