Användargenererat innehåll (UGC) inkluderar varumärkesspecifikt innehåll som kunder lägger upp på sociala medieplattformar. Det inkluderar alla typer av text- och medieinnehåll, inklusive ljudfiler som publicerats på relevanta plattformar för ändamål som marknadsföring, marknadsföring, support, feedback, upplevelser, etc.
Med tanke på den allestädes närvarande närvaron av användargenererat innehåll (UGC) på webben är innehållsmoderering avgörande. UGC kan få ett varumärke att se autentiskt, pålitligt och anpassningsbart ut. Det kan hjälpa till att öka antalet omvandlingar och hjälpa till att bygga varumärkeslojalitet.
Men varumärken har också försumbar kontroll över vad användare säger om deras varumärke på webben. Därför är innehållsmoderering med AI ett av sätten att övervaka innehållet som publiceras online om ett specifikt varumärke. Här är allt du behöver veta om innehållsmoderering.
Utmaningen att moderera UGC
En av de största utmaningarna med att moderera UGC är den stora mängden innehåll som kräver moderering. I genomsnitt publiceras 500 miljoner tweets dagligen på Twitter (nu X), och miljontals inlägg och kommentarer publiceras på plattformar som LinkedIn, Facebook och Instagram. Att hålla ett öga på varje del av innehållet som är specifikt för ditt varumärke är praktiskt taget omöjligt för en människa.
Därför har manuell moderering en begränsad räckvidd. Dessutom kommer manuell moderering inte att fungera i fall där brådskande reaktion eller begränsning krävs. En annan ström av utmaningar kommer från effekten av UGC på moderatorernas känslomässiga välbefinnande.
Ibland publicerar användare explicit innehåll som orsakar extrem stress för individerna och leder till mental utbrändhet. Dessutom, i en globaliserad värld kräver effektiv moderering en lokal innehållsanalysmetod, vilket också är en stor utmaning för individer. Manuell moderering av innehåll kan ha varit möjligt för ett decennium sedan, men det är inte mänskligt möjligt idag.
AI:s roll i innehållsmoderering
Där manuell innehållsmoderering är en enorm utmaning, kan omoderat innehåll utsätta individer, varumärken och alla andra enheter för stötande innehåll. Artificiell intelligens (AI) innehållsmoderering är ett enkelt sätt att hjälpa mänskliga moderatorer slutföra modereringsprocessen med lätthet. Oavsett om det är ett inlägg som nämner ditt varumärke eller en tvåvägsinteraktion mellan individer eller grupper, krävs effektiv övervakning och moderering.
När detta inlägg skrevs har OpenAI avslöjat planer på att revolutionera innehållsmodereringssystemet med GPT-4 LLM. AI tillhandahåller innehållsmoderering med förmågan att tolka och anpassa alla typer av innehålls- och innehållspolicyer. Genom att förstå dessa policyer i realtid kan en AI-modell filtrera bort orimligt innehåll. Med AI kommer människor inte explicit att exponeras för skadligt innehåll; de kan arbeta med hastighet, skalbarhet och moderera liveinnehåll också.
[Läs även: 5 typer av innehållsmoderering och hur man skalar med AI?]
Moderera olika innehållstyper
Med tanke på det breda utbudet av innehåll som läggs upp online är det olika hur varje typ av innehåll modereras. Vi måste använda de metoder och tekniker som krävs för att övervaka och filtrera varje innehållstyp. Låt oss se metoderna för moderering av AI-innehåll för text, bilder, video och röst.
5 typer av innehållsmoderering och hur man skalar med AI?
Textbaserat innehåll
Ett AI-program kommer att använda NLP-algoritmer (natural language processing) för att förstå texten som publiceras online. Det kommer inte bara att läsa orden, utan kommer också att tolka innebörden bakom texten och räkna ut individens känslor. AI kommer att använda textklassificeringstekniker för att kategorisera innehållet baserat på text och känslor. Utöver denna enkla analys implementerar ett AI-program enhetsigenkänning. Det extraherar namn på personer, platser, platser, företag, etc., medan moderering.
Röstinnehåll
AI-program använder röstanalys för att moderera innehållet som publiceras i detta format. Dessa lösningar använder AI för att översätta röst till textformat och sedan köra NLP plus sentimentanalys. Detta hjälper moderatorerna med snabba resultat på tonalitet, sentiment och känslor bakom rösten.
Bilder innehåll
Datorseende används för att få ett AI-program att förstå världen och skapa en visuell representation av alla saker. För bildmoderering upptäcker AI-program skadliga och obscena bilder. Den använder datorseendealgoritmer för att filtrera bort ohälsosamma bilder. Om vi går in i ytterligare detaljer, upptäcker dessa program var skadliga element finns i bilden. Programmen kan kategorisera varje avsnitt av bilden enligt dess analys.
Videoinnehåll
För moderering av videoinnehåll kommer ett AI-program att använda alla tekniker och algoritmer som vi har pratat om ovan. Det kommer framgångsrikt att filtrera bort skadligt innehåll i videon och presentera resultat för mänskliga moderatorer.
Förbättra mänskliga moderators arbetsvillkor med AI
Allt innehåll som publiceras på webben är inte säkert och vänligt. Varje individ som utsätts för hatiskt, fruktansvärt, obscent och vuxet innehåll kommer att känna sig obekväm någon gång. Men när vi använder AI-program för att moderera innehåll på sociala medier och andra plattformar kommer det att skydda människor från sådan exponering.
Det kan snabbt upptäcka innehållsöverträdelser och skydda mänskliga moderatorer från att komma åt sådant innehåll. Eftersom dessa lösningar är förprogrammerade för att filtrera bort innehåll med vissa ord och visuellt innehåll, blir det lättare för en mänsklig moderator att analysera innehållet och fatta ett beslut.
Förutom att minska exponeringen kan AI också skydda människor från mental stress och beslutsfördomar och bearbeta mer innehåll på kortare tid.
Balansen mellan AI och mänsklig intervention
Där människor är oförmögna att behandla massor av information snabbt, är ett AI-program inte lika effektivt för att fatta beslut. Därför är ett samarbete mellan människor och AI avgörande för korrekt och sömlös innehållsmoderering.
Human in the Loop (HITL) moderering gör det lättare för en individ att delta i modereringsprocessen. Både AI och människor kompletterar varandra i modereringsprocessen. Ett AI-program kommer att behöva människor för att skapa modereringsregler, lägga till termer, fraser, bilder etc. för upptäckt. Dessutom kan människor också hjälpa en AI att bli bättre på sentimentanalys, emotionell intelligens och fatta beslut.
[Läs även: Automatiserad innehållsmoderering: de bästa fördelarna och typerna]
Hastigheten och effektiviteten av AI-moderering
Innehållsmodereringens noggrannhet beror på AI-modellträning, som informeras av datauppsättningar kommenterade av mänskliga experter. Dessa kommentatorer urskiljer de subtila avsikterna bakom talarens ord. När de taggar och kategoriserar data, bäddar de in sin förståelse av sammanhang och nyans i modellen. Om dessa anteckningar missar eller misstolkar nyanser, kan AI också. Därför påverkar precisionen med vilken människor fångar talets krångligheter direkt AI:s modereringsförmåga. Det är här Shaip kan behandla tusentals dokument med human-in-the-loop (HITL) för att träna ML-modeller effektivt. Shaips expertis i att tillhandahålla AI-utbildningsdata för att bearbeta och filtrera information kan hjälpa organisationer att stärka innehållsmoderering och hjälpa varumärken att behålla sitt rykte i branschen.
