A digitális világ folyamatosan fejlődik, és ez az egyik katalizátor, amely megkülönbözteti ezt a platformot a többitől felhasználó által generált tartalom. Bár a vállalatok világszerte rendelkeznek weboldalakkal és dedikált közösségi médiával, a felhasználók nagyobb valószínűséggel bíznak vevőtársaik véleményében, mintsem az üzlet szavai szerint.
A projektet több, mint 4.26 milliárd ember 2021-ben aktív közösségimédia-felhasználók voltak. Az előrejelzések szerint 6-re ezek száma eléri a 2027 milliárdot. A generált, rögzített, megosztott és fogyasztott tartalom globális szinten elérte a 64.2 zettabájtot 2020-ban.
Az új tartalom elképesztő ütemben történő generálása és fogyasztása miatt elengedhetetlenné vált, hogy a márkák folyamatosan figyelemmel kísérjék a platformjukon tárolt tartalmakat. Online platformok biztonságos környezetnek kell lennie és az is kell maradnia a felhasználók számára.
[Olvassa el még: Az automatizált tartalommoderálás megértése]
Mi az a tartalommoderálás és miért?
A felhasználók által generált tartalom ösztönzi a közösségi média platformokat, és tartalom moderálása a tartalom nem megfelelő vagy sértő bejegyzések szűrésére utal. Az üzleti és közösségi médiaplatformok sajátos szabványokkal rendelkeznek a tárhelytartalmuk figyelésére.
Az irányelvek bármit tartalmazhatnak az erőszaktól, a szélsőségességtől, Gyűlöletbeszéd, meztelenség, szerzői jogok megsértése vagy bármi sértő. A közzétett tartalmat megjelöljük és eltávolítjuk, ha nem felel meg a szabványnak.
A tartalommoderálás mögött meghúzódó gondolat az, hogy a tartalom összhangban legyen a márka eszméivel, és megőrizze a tisztesség, a bizalom és a biztonság értékeit.
A tartalom moderálása kulcsfontosságú a vállalkozások számára az üzleti szabványok, a márka imázsa, a hírnév és a hitelesség megőrzése érdekében. A platformokon közzétett elképesztő mennyiségű, felhasználók által generált tartalom minden másodpercben kihívást jelent a márkák számára, hogy távol maradjanak a sértő és nem megfelelő tartalom, szöveget, videókat és képeket. A tartalommoderálási stratégia segít a márkáknak megőrizni imázsukat, miközben lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kifejezzék magukat, és leállítsák a sértő, nyílt és erőszakos tartalmakat.
Milyen tartalomtípusokat moderálhat?
A tartalommoderáló algoritmusok általában három tartalomtípussal vagy ezek kombinációjával foglalkoznak.
szöveg
Megdöbbentő a rengeteg szöveg – a megjegyzésektől a teljes hosszúságú cikkekig –, amely moderálást igényel. A szöveges bejegyzések szinte bárhol elérhetők megjegyzések, cikkek, fórumbejegyzések, közösségi médiában folytatott viták és egyéb bejegyzések formájában.
A szövegtartalom-moderáló algoritmusoknak képesnek kell lenniük a különböző hosszúságú és stílusú szövegek nem kívánt tartalmak keresésére. Ráadásul a szövegmoderálás nehéz feladat lehet a nyelvi és kulturális árnyalatok összetettsége miatt.
képek
A képmoderálás sokkal egyszerűbb, mint a szövegmoderálás, de elengedhetetlen a megfelelő irányelvek vagy szabványok megléte.
Ezen túlmenően, mivel a képek moderálása során a kulturális különbségek is szóba jöhetnek, kulcsfontosságú, hogy alaposan megértsük a felhasználói közösséget több földrajzi helyen, és kapcsolódjunk vele.
Videók
A videotartalom moderálása nagyon nehéz, mivel a videók moderálása időigényes lehet, ellentétben a szöveggel vagy a képekkel. A moderátornak meg kell néznie a teljes videót, mielőtt fogyasztásra alkalmasnak vagy alkalmatlannak ítélné. Még akkor is, ha a videóban csak néhány képkocka szókimondó vagy zavaró, a moderátor a teljes tartalom eltávolítására kényszeríti.
élő közvetítés
Az élő közvetítés talán a legnagyobb kihívást jelentő tartalom moderálására. Ez azért van így, mert a videó és a kísérő szöveg moderálásának a streameléssel egyidejűleg kell megtörténnie.
Hogyan működik a tartalom moderálása?
Ahhoz, hogy elkezdhesse a tartalom moderálását a platformon, először olyan szabványokat vagy irányelveket kell bevezetnie, amelyek meghatározzák a nem megfelelő tartalmat. Ezek az irányelvek segítenek a moderátoroknak a tartalom eltávolításra való megjelölésében.
Határozza meg azt az érzékenységi szintet vagy küszöbértéket, amelyet a tartalommoderátoroknak figyelembe kell venniük a tartalom áttekintése során. A küszöböt a márka, a vállalkozás típusa, a felhasználói elvárások és a hely alapján kell meghatározni.
A tartalommoderálás típusai
Sok közül választhatsz moderálási folyamatok márka igényeinek és felhasználói hozzájárulás. Néhány közülük:
Előmoderálás
Mielőtt a tartalom megjelenne a webhelyén, a moderálási sorban áll. Csak a tartalom felülvizsgálata és fogyasztásra alkalmasnak minősítése után kerül közzétételre a platformon. Noha ez egy biztonságos módszer a szókimondó tartalom blokkolására, időigényes.
Utómoderálás
Az utómoderálás a tartalommoderálás szokásos módszere, ahol kompromisszum van a felhasználói elkötelezettség és a moderálás között. Bár a felhasználók közzétehetik beadványaikat, az továbbra is sorban áll a moderáláshoz. Ha a tartalmat megjelölték, azt felülvizsgáljuk és eltávolítjuk. A vállalkozások arra törekszenek, hogy rövidebb ellenőrzési időt érjenek el, hogy a nem megfelelő tartalom ne maradhasson túl sokáig az interneten.
Reaktív moderálás
A reaktív moderálás során a felhasználói közösséget arra ösztönzik, hogy jelöljék meg a közösséget sértő, nem megfelelő tartalmakat szabályokat és irányelveket. Ezzel a módszerrel a közösség figyelmét a moderálást igénylő tartalomra irányítják. A sértő tartalom azonban hosszabb ideig is a platformon maradhat.
Elosztott moderálás
Az elosztott moderálási módszer során az online közösség egy minősítési rendszer segítségével áttekintheti, megjelölheti és eltávolíthatja az általa sértőnek és irányelvekkel ellentétesnek talált tartalmakat.
Automatizált moderálás
Ahogy a neve is sugallja, az automatizált moderálás különféle eszközöket és rendszereket használ a szavak vagy kifejezések megjelölésére és a beküldések elutasítására. Úgy működik, hogy gépi tanulási algoritmusok segítségével kiszűr bizonyos tiltott szavakat, képeket és videókat.
Bár a technológia által vezérelt mértéktartás egyre elterjedtté válik, emberi mértéktartás felülvizsgálatban nem hagyható figyelmen kívül. A vállalkozások ideális esetben automatizált eszközök és emberi moderátorok kombinációját használják, legalábbis összetett helyzetekben.
[Olvassa el még: Esettanulmány – Tartalom moderálása]
Hogyan segíti a gépi tanulás a tartalom moderálását?
Mivel több mint 5 milliárd ember használja az internetet, és több mint 4 milliárdan aktívak a közösségi hálózatokon, nem könnyű megdöbbenni a naponta generált képek, szövegek, videók, bejegyzések és üzenetek hatalmas számán. Ezt a mamut tartalmat valamilyen módon moderálni kell, hogy a közösségi oldalaikra belépő felhasználók kellemes és gazdagító élményben részesüljenek.
A tartalom moderálása a nyílt, sértő, sértő, csaló vagy a márka szellemiségét sértő tartalom eltávolításának megoldásaként jelent meg. Hagyományosan a vállalkozások teljes mértékben emberi moderátorokra hagyatkoztak a platformjaikon közzétett online, felhasználók által generált tartalmak áttekintésében. Mindazonáltal a moderátorok teljes mértékben az emberiségtől függően időigényessé, költségessé és nem hatékonyvá tehetik a folyamatot.
A vállalkozások ma már gépi tanulási algoritmusokat alkalmaznak a tartalom automatikus és hatékony moderálására. AI-hajtású a tartalom moderálása az egész folyamatot hatékonyabbá, gyorsabbá, következetessé és költséghatékonyabbá tette.
Bár ez a folyamat nem szünteti meg az emberi moderátorok szükségességét – ember a hurokban, az emberi moderátorok közreműködése segít az összetett problémák kezelésében. Ezenkívül az emberi moderátorok jobban megértik a nyelvi árnyalatokat, a kulturális különbségeket és a kontextust. Automatizált eszközök használata emberi moderátorok segítségével csökkenti a kiváltó tartalomnak való kitettség pszichológiai hatását.
A tartalommoderálás kihívásai
A tartalommoderálási algoritmus kidolgozásának fő kihívása a gyorsaság, a nagy adatmennyiségek kezelésének képessége és a pontosság megőrzése. Ezenkívül egy ilyen modell kifejlesztéséhez nagy mennyiségű adatra van szükség. Az ilyen adatok azonban kihívást jelentenek, mivel a legtöbb digitális platform tartalomadatbázisa a vállalatok tulajdonába kerül.
Egy másik nagy kihívás a pontos tartalommoderálási algoritmus kidolgozása során a nyelv. Egy megbízható tartalommoderáló alkalmazásnak képesnek kell lennie több nyelv felismerésére, valamint a kulturális árnyalatok, a társadalmi kontextusok és a nyelvi dinamizmus megértésére.
Mivel egy nyelv az idő múlásával több változáson megy keresztül, bizonyos szavak, amelyek tegnap ártatlanok voltak, ma már hírnevet szerezhettek volna – az ML-modellnek lépést kell tartania a változó világgal. Például egy aktfestmény lehet explicit és voyeuristic vagy egyszerűen művészet.
Hogyan a tartalom darabja a kontextustól függ, hogy észlelik-e vagy nem tartják megfelelőnek. És kulcsfontosságú, hogy a platformon belül legyenek egységesek és szabványok, hogy a felhasználók megbízhassanak moderálási erőfeszítéseiben.
Egy átlagos felhasználó mindig megpróbál kiskapukat találni az irányelvekben, és megkerüli a moderálási szabályokat. Az ML algoritmusnak azonban képesnek kell lennie arra, hogy az idők változásával folyamatosan fejlődjön.
Végül az elfogultság kérdése. A képzési adatbázis és a képzési modellek diverzifikálása a kontextus felismerése érdekében kritikus fontosságú. Bár egy megbízható tartalommoderálási algoritmus kidolgozása kihívásnak tűnhet, az a jó minőségű képzési adatkészletek megismerésével kezdődik.
A megfelelő képzési adatkészletek szállításában megfelelő szakértelemmel és tapasztalattal rendelkező harmadik fél szállítók a megfelelő hely a kezdéshez.
Minden társadalmi jelenléttel rendelkező vállalkozásnak élvonalbeli tudásra van szüksége tartalommoderálási megoldás amely segít az ügyfelek bizalmának építésében és a kifogástalan ügyfélélményben. Az alkalmazás felépítéséhez és a gépi tanulási modell betanításához hozzá kell férnie egy jó minőségű, elfogultságtól mentes adatbázishoz, amely igazodik a legújabb nyelvészeti és piacspecifikus tartalomtrendekhez.
A vállalkozások mesterséges intelligencia modellek bevezetésében szerzett több éves tapasztalatunknak köszönhetően, Shaip átfogó adatgyűjtő rendszereket kínál, amelyek kielégítik a változatos tartalommoderálási igényeket.
