Brugergenereret indhold (UGC) omfatter varemærkespecifikt indhold, som kunder poster på sociale medieplatforme. Det inkluderer alle typer tekst- og medieindhold, inklusive lydfiler, der er lagt ud på relevante platforme til formål som markedsføring, promovering, support, feedback, oplevelser osv.
I betragtning af den allestedsnærværende tilstedeværelse af brugergenereret indhold (UGC) på nettet, er moderation af indhold afgørende. UGC kan få et brand til at se autentisk, troværdigt og tilpasningsdygtigt ud. Det kan hjælpe med at øge antallet af konverteringer og hjælpe med at opbygge brandloyalitet.
Men mærker har også ubetydelig kontrol over, hvad brugerne siger om deres brand på nettet. Derfor er indholdsmoderering med AI en af måderne at overvåge det indhold, der er lagt ud online om et specifikt mærke. Her er alt hvad du behøver at vide om indholdsmoderering.
Udfordringen ved at moderere UGC
En af de største udfordringer med at moderere UGC er den store mængde indhold, der kræver moderering. I gennemsnit bliver der sendt 500 millioner tweets dagligt på Twitter (nu X), og millioner af opslag og kommentarer udgives på platforme som LinkedIn, Facebook og Instagram. At holde øje med hvert stykke indhold, der er specifikt for dit brand, er praktisk talt umuligt for et menneske.
Derfor har manuel moderering et begrænset omfang. Derudover vil manuel moderering ikke virke i tilfælde, hvor akut reaktion eller afhjælpning er påkrævet. En anden strøm af udfordringer kommer fra virkningen af UGC på moderatorernes følelsesmæssige velvære.
Til tider poster brugere eksplicit indhold, der forårsager ekstrem stress for individerne og fører til mental udbrændthed. Desuden kræver effektiv moderation i en globaliseret verden en lokal indholdsanalysetilgang, hvilket også er en stor udfordring for enkeltpersoner. Manuel moderering af indhold kan have været mulig for ti år siden, men det er ikke menneskeligt muligt i dag.
AI's rolle i indholdsmoderering
Hvor manuel indholdsmoderering er en massiv udfordring, kan umodereret indhold udsætte enkeltpersoner, brands og enhver anden enhed for stødende indhold. Artificial Intelligence (AI) indholdsmoderering er en nem udvej til at hjælpe menneskelige moderatorer med at fuldføre modereringsprocessen med lethed. Uanset om det er et indlæg, der nævner dit brand eller en to-vejs interaktion mellem enkeltpersoner eller grupper, er effektiv overvågning og moderation påkrævet.
På tidspunktet for skrivningen af dette indlæg har OpenAI afsløret planer om at revolutionere indholdsmodereringssystemet med GPT-4 LLM. AI giver indholdsmoderering med mulighed for at fortolke og tilpasse alle slags indholds- og indholdspolitikker. Forståelse af disse politikker i realtid gør det muligt for en AI-model at bortfiltrere urimeligt indhold. Med kunstig intelligens bliver mennesker ikke eksplicit udsat for skadeligt indhold; de kan også arbejde med hastighed, skalerbarhed og moderat liveindhold.
[Læs også: 5 typer indholdsmoderering og hvordan skaleres ved hjælp af kunstig intelligens?]
Moderering af forskellige indholdstyper
I betragtning af den brede vifte af indhold, der er lagt ud online, er det forskelligt, hvordan hver type indhold modereres. Vi skal bruge de nødvendige tilgange og teknikker til at overvåge og filtrere hver indholdstype. Lad os se AI-indholdsmodereringsmetoderne for tekst, billeder, video og stemme.
5 typer indholdsmoderering og hvordan skaleres ved hjælp af kunstig intelligens?
Tekstbaseret indhold
Et AI-program vil anvende NLP-algoritmer (natural language processing) til at forstå teksten, der er lagt ud online. Det vil ikke kun læse ordene, men vil også fortolke meningen bag teksten og finde ud af den enkeltes følelser. AI vil bruge tekstklassificeringsteknikker til at kategorisere indholdet baseret på tekst og følelser. Ud over denne enkle analyse implementerer et AI-program enhedsgenkendelse. Den udtrækker navne på personer, steder, lokationer, virksomheder osv., mens den modereres.
Stemmeindhold
AI-programmer bruger stemmeanalyse til at moderere indholdet i dette format. Disse løsninger bruger AI til at oversætte stemme til tekstformat og derefter køre NLP plus sentimentanalyse. Dette hjælper moderatorerne med hurtige resultater med hensyn til tonalitet, følelser og følelser bag stemmen.
Billeder indhold
Computervision bruges til at få et AI-program til at forstå verden og skabe en visuel repræsentation af alle ting. Til billedmoderering registrerer AI-programmer skadelige og obskøne billeder. Den bruger computervisionsalgoritmer til at filtrere usunde billeder fra. Går i yderligere detaljer, registrerer disse programmer placeringen af skadelige elementer i billedet. Programmerne kan kategorisere hver sektion af billedet i henhold til dets analyse.
Videoindhold
Til moderering af videoindhold vil et AI-program bruge alle de teknikker og algoritmer, vi har talt om ovenfor. Det vil med succes filtrere skadeligt indhold fra videoen og præsentere resultater for menneskelige moderatorer.
Forbedring af menneskelige moderatorers arbejdsforhold med kunstig intelligens
Ikke alt indhold, der er lagt ud på nettet, er sikkert og venligt. Enhver person, der udsættes for hadefuldt, forfærdeligt, uanstændigt og voksent indhold, vil føle sig utilpas på et tidspunkt. Men når vi anvender AI-programmer til at moderere indhold på sociale medier og andre platforme, vil det beskytte mennesker mod en sådan eksponering.
Det kan hurtigt opdage indholdsovertrædelser og beskytte menneskelige moderatorer mod at få adgang til sådant indhold. Da disse løsninger er forprogrammeret til at bortfiltrere indhold med bestemte ord og visuelt indhold, vil det være lettere for en menneskelig moderator at analysere indholdet og træffe en beslutning.
Ud over at reducere eksponeringen kan AI også beskytte mennesker mod mental stress og beslutningsbias og behandle mere indhold på kortere tid.
Balancen mellem AI og menneskelig intervention
Hvor mennesker ikke er i stand til at behandle tonsvis af information hurtigt, er et AI-program ikke så effektivt til at træffe beslutninger. Derfor er et samarbejde mellem mennesker og AI afgørende for nøjagtig og problemfri indholdsmoderering.
Human in the Loop (HITL) moderering gør det lettere for en person at deltage i modereringsprocessen. Både AI og mennesker supplerer hinanden i modereringsprocessen. Et AI-program vil have brug for mennesker til at skabe modereringsregler, tilføje termer, sætninger, billeder osv., til detektion. Derudover kan mennesker også hjælpe en AI med at blive bedre til følelsesanalyse, følelsesmæssig intelligens og at træffe beslutninger.
[Læs også: Automatiseret indholdsmoderering: Topfordele og typer]
Hastigheden og effektiviteten af AI-moderering
Indholdsmodereringens nøjagtighed afhænger af AI-modeltræning, som er informeret af datasæt kommenteret af menneskelige eksperter. Disse annotatorer skelner de subtile hensigter bag talernes ord. Når de tagger og kategoriserer data, indlejrer de deres forståelse af kontekst og nuancer i modellen. Hvis disse annoteringer går glip af eller fejlfortolker nuancer, kan AI også. Derfor påvirker den præcision, hvormed mennesker fanger talens forviklinger, direkte AI's modereringsevner. Det er her, Shaip kan behandle tusindvis af dokumenter med human-in-the-loop (HITL) til at træne ML-modeller effektivt. Shaips ekspertise i at levere AI-træningsdata til at behandle og filtrere information kan hjælpe organisationer med at styrke indholdsmoderering og hjælpe brands med at bevare deres omdømme i branchen.
