Behovet av och efterfrågan på användargenererad data i dagens dynamiska affärsvärld ökar kontinuerligt och även innehållsmoderering får tillräcklig uppmärksamhet.
Oavsett om det är inlägg på sociala medier, produktrecensioner eller bloggkommentarer, erbjuder användargenererad data i allmänhet ett mer engagerande och autentiskt sätt att marknadsföra varumärken. Tyvärr är denna användargenererade data inte alltid av högsta standard och skapar utmaningen med effektiv innehållsmoderering.
Moderering av AI-innehåll säkerställer att ditt innehåll stämmer överens med företagets avsedda mål och främjar en säker onlinemiljö för användarna. Så låt oss titta på det mångsidiga landskapet för innehållsmoderering och utforska dess typer och roll för att optimera innehåll för varumärken.
AI-innehållsmoderering: en insiktsfull översikt
Moderering av AI-innehåll är en effektiv digital process som utnyttjar AI-teknik för att övervaka, filtrera och hantera användargenererat innehåll på olika digitala plattformar.
Innehållsmoderering syftar till att säkerställa att innehållet som publiceras av användare följer communitystandarder, plattformsriktlinjer och juridiska regler.
Innehållsmoderering involverar screening och analys av text, bilder och videor för att identifiera och ta itu med problemområden.
Processen med innehållsmoderering löser flera syften, som t.ex
- Filtrera bort olämpligt eller skadligt innehåll
- Minimera juridiska risker
- Upprätthålla varumärkessäkerhet
- Förbättrar hastighet, konsistens och affärsskalbarhet
- Förbättra användarupplevelsen
Låt oss gräva lite djupare och utforska Content Moderering mer levande med dess olika typer och dess roll i dem:
[Läs även: Förstå automatiserad innehållsmoderering]
En glimt av innehållsmodereringsresan: 5 nyckelstadier
Här är de fem nyckelstadierna som data går igenom innan de kommer i rätt form och form:
Förmoderering
Det handlar om att granska och godkänna innehåll innan det publiceras på en plattform. Den här metoden ger sträng kontroll över innehållet och säkerställer att endast innehåll som uppfyller specifika affärsriktlinjer går live. Även om den här metoden är mycket effektiv för att generera hög innehållskvalitet, kan den bromsa innehållsdistributionen eftersom den kräver konsekvent mänsklig granskning och godkännande.
Exempel på verkliga världen:
amason är ett populärt varumärke som använder innehållsmoderering för att säkerställa att dess innehåll är lämpligt. Eftersom Amazon regelbundet vänder sig till tusentals produktbilder och videor regelbundet, säkerställer dess Amazon Rekognition-verktyg att innehållet valideras. Den använder metoden för moderering för att upptäcka explicit innehåll med över 80 % som kan skada företagets rykte.
Efter moderering
Till skillnad från Pre-Moderation tillåter Post-Moderation användare att skicka in innehåll i realtid utan att behöva granskas i förväg. Detta innebär att innehållet omedelbart distribueras på liveservern men är föremål för ytterligare granskning. Detta tillvägagångssätt gör att innehåll kan distribueras snabbare. Men eftermoderering innebär också risk för olämplig eller skadlig innehållspublicering.
Exempel på verkliga världen:
Youtube är ett klassiskt exempel på detta. Det låter sina användare lägga upp och publicera innehållet först. Senare granskar den videorna och rapporterar dem för olämplighet eller upphovsrättsproblem.
Reaktiv moderering
Det är en utmärkt teknik som införlivats av vissa onlinegemenskaper för att flagga olämpligt innehåll. Reaktiv moderering används vanligtvis med metoden före eller efter moderering och förlitar sig på användarrapporter eller automatiska flaggningssystem för att identifiera och granska innehållsöverträdelser. Online-gemenskaperna utnyttjar flera moderatorer som bedömer och vidtar nödvändiga åtgärder för att eliminera de identifierade olämpliga uppgifterna.
Exempel på verkliga världen:
Facebook använder metoden reaktiv moderering för att screena innehållet som finns på sin plattform. Det tillåter sina användare att flagga allt olämpligt innehåll, och baserat på de samlade recensionerna implementerar den de nödvändiga åtgärderna ytterligare. Nyligen har Facebook utvecklat en AI för innehållsmoderering som ger över 90 % framgång med att flagga innehåll.
Distribuerad moderering
Denna metod förlitar sig på användarmedverkan för att betygsätta innehållet och avgöra om det är rätt för varumärket eller inte. Användarna röstar på alla föreslagna val och det genomsnittliga betyget avgör vilket innehåll som läggs upp.
Den enda nackdelen med att använda distribuerad moderering är att det är mycket utmanande att införliva denna mekanism i varumärken. Att lita på användare att moderera innehåll medför ett antal varumärkesrelaterade och juridiska risker.
Exempel på verkliga världen:
wikipedia använder distributionsmodereringsmekanismen för att bibehålla noggrannhet och innehållskvalitet. Genom att integrera olika redaktörer och administratörer säkerställer teamet Wikipedia att endast rätt data laddas upp till webbplatsen.
Automatiserad moderering
Det är en enkel men effektiv teknik som använder avancerade filter för att fånga ord från en lista och vidare agera på förinställda regler för att filtrera bort innehåll. Algoritmerna som används i processen identifierar mönster som vanligtvis genererar potentiellt skadligt innehåll. Denna metod lägger effektivt upp finjusterat innehåll som kan generera högre engagemang och webbplatstrafik.
Verklig världsexempel
Automatiserad moderering används av olika spelplattformar, inklusive Playstation och Xbox. Dessa plattformar innehåller automatiserade metoder som upptäcker och straffar spelare som bryter mot spelregler eller använder fuskkoder.
AI-drivna användningsfall i innehållsmoderering
Innehållsmoderering tillåter borttagning av följande typer av data:
- Explicit 18+ innehåll: Det är sexuellt explicit innehåll som inkluderar nakenhet, vulgaritet eller sexuella handlingar.
- Aggressivt innehåll: Det är innehåll som utgör hot, trakasserier eller innehåller skadligt språk. Det kan också innefatta att rikta in sig på individer eller grupper och ofta bryta mot gemenskapens riktlinjer.
- Innehåll med olämpligt språk: Det är innehåll som innehåller stötande, vulgärt eller olämpligt språk, som glåpord och förtal som kan skada någons känslor.
- Bedrägligt eller falskt innehåll: Det är den falska informationen som avsiktligt sprids för att felinformera eller manipulera publiken.
AI Content Moderation säkerställer att alla dessa innehållstyper hämtas och elimineras för att ge mer exakt och tillförlitligt innehåll.
Ta itu med datamångfald med hjälp av innehållsmoderering
Innehåll finns i olika typer och former i digitala medier. Därför kräver varje typ ett specialiserat tillvägagångssätt för moderering för att uppnå optimala resultat:
[Läs även: 5 typer av innehållsmoderering och hur man skalar med AI?]
Textdata
För textdata görs innehållsmoderering med hjälp av NLP-algoritmerna. Dessa algoritmer använder känsla analys för att identifiera tonen i ett givet innehåll. De analyserar det skrivna innehållet och upptäcker eventuell spam eller dåligt innehåll.
Dessutom använder den också Entity Recognition, som utnyttjar företags demografi för att förutsäga falskheten i innehåll. Baserat på de identifierade mönstren är innehållet flaggat, säkert eller osäkert och kan läggas upp ytterligare.
Röstdata
Moderering av röstinnehåll har fått ett enormt värde nyligen med framväxten av röstassistenter och röstaktiverade enheter. För att framgångsrikt moderera röstinnehållet utnyttjas en mekanism som kallas röstanalys.
Röstanalys drivs av AI och ger:
- Översättning av röst till text.
- Sentimentanalys av innehållet.
- Tolkning av rösttonen.
Bilddata
När det gäller moderering av bildinnehåll kommer tekniker som textklassificering, bildbehandling och visionsbaserad sökning till nytta. Dessa kraftfulla tekniker analyserar bilderna noggrant och upptäcker eventuellt skadligt innehåll i bilden. Bilden skickas för publicering om den inte innehåller något skadligt innehåll eller flaggas av i alternativfallet.
Videodata
Videomoderering kräver analys av ljud, videoramar och text i videor. För att göra det använder den samma mekanismer som nämns ovan för text, bild och röst. Videomoderering säkerställer att olämpligt innehåll snabbt identifieras och tas bort för att skapa en säker onlinemiljö.
Slutsats
AI-driven innehållsmoderering är ett kraftfullt verktyg för att upprätthålla innehållskvalitet och säkerhet över olika datatyper. När användargenererat innehåll fortsätter att växa måste plattformar anpassa sig till nya och effektiva modereringsstrategier som kan skala upp deras verksamhets trovärdighet och tillväxt. Du får kontakta vårt Shaip-team om du är intresserad av Content Moderation för ditt företag.
