Потребность и спрос на данные, генерируемые пользователями, в современном динамичном деловом мире постоянно растут, при этом модерации контента также уделяется достаточное внимание.
Будь то публикации в социальных сетях, обзоры продуктов или комментарии в блогах, данные, генерируемые пользователями, обычно предлагают более привлекательный и аутентичный способ продвижения бренда. К сожалению, эти данные, генерируемые пользователями, не всегда соответствуют самым высоким стандартам и создают проблему эффективной модерации контента.
Модерация контента с помощью искусственного интеллекта гарантирует, что ваш контент соответствует намеченным целям компании, и создает безопасную онлайн-среду для пользователей. Итак, давайте посмотрим на разнообразную среду модерации контента и изучим ее типы и роль в оптимизации контента для брендов.
Модерация контента с помощью искусственного интеллекта: подробный обзор
Модерация контента AI — это эффективный цифровой процесс, в котором используются технологии искусственного интеллекта для мониторинга, фильтрации и управления контентом, создаваемым пользователями, на различных цифровых платформах.
Модерация контента направлена на то, чтобы гарантировать, что контент, публикуемый пользователями, соответствует стандартам сообщества, принципам платформы и правовым нормам.
Модерация контента включает проверку и анализ текста, изображений и видео для выявления и устранения проблемных областей.
Процесс модерации контента решает несколько целей, таких как
- Фильтрация нежелательного или вредного контента
- Минимизация юридических рисков
- Поддержание безопасности бренда
- Повышение скорости, согласованности и масштабируемости бизнеса.
- Улучшение пользовательского опыта
Давайте углубимся немного глубже и более подробно рассмотрим модерацию контента, ее различные виды и роль в них:
[Также Читайте: Понимание автоматической модерации контента]
Взгляд на модерацию контента: 5 ключевых этапов
Вот пять ключевых этапов, которые проходят данные, прежде чем принять правильную форму:
Предмодерация
Он включает в себя проверку и утверждение контента перед его публикацией на платформе. Этот метод обеспечивает жесткий контроль над контентом и гарантирует, что в эфир будет опубликован только контент, соответствующий конкретным бизнес-правилам. Хотя этот метод очень эффективен для создания контента высокого качества, он может замедлить распространение контента, поскольку требует постоянной проверки и одобрения человеком.
Пример из реального мира:
Amazon — популярный бренд, который использует модерацию контента, чтобы обеспечить его соответствие. Поскольку Amazon регулярно обслуживает тысячи изображений и видеороликов о продуктах, ее инструмент Amazon Rekognition обеспечивает проверку контента. Он использует метод предварительной модерации для обнаружения более чем 80% откровенного контента, который может нанести вред репутации компании.
Постмодерация
В отличие от предварительной модерации, постмодерация позволяет пользователям отправлять контент в режиме реального времени без необходимости предварительного просмотра. Это означает, что контент немедленно развертывается на работающем сервере, но подвергается дальнейшей проверке. Такой подход позволяет быстрее распространять контент. Однако постмодерация также создает риск публикации неуместного или вредного контента.
Пример из реального мира:
YouTube классический пример этого. Он позволяет пользователям первыми публиковать и публиковать контент. Позже он просматривает видео и сообщает о них на предмет неприемлемости или проблем с авторскими правами.
Реактивная модерация
Это отличный метод, используемый некоторыми интернет-сообществами для обозначения любого неприемлемого контента. Реактивная модерация обычно используется с методом предварительной или постмодерации и опирается на отчеты пользователей или автоматические системы пометки для выявления и проверки нарушений контента. Интернет-сообщества используют нескольких модераторов, которые оценивают и принимают необходимые меры для устранения выявленных ненадлежащих данных.
Пример из реального мира:
Facebook использует метод реактивной модерации для проверки контента, представленного на его платформе. Он позволяет пользователям отмечать любой неприемлемый контент и на основе коллективных отзывов предпринимает необходимые действия. Недавно Facebook разработал искусственный интеллект для модерации контента, который обеспечивает более 90% успеха при пометке контента.
Распределенная модерация
Этот метод основан на участии пользователей, которые оценивают контент и определяют, подходит он для бренда или нет. Пользователи голосуют за любой предложенный вариант, и средний рейтинг решает, какой контент будет опубликован.
Единственным недостатком использования распределенной модерации является то, что внедрить этот механизм в бренды очень сложно. Доверие пользователям модерировать контент влечет за собой ряд брендовых и юридических рисков.
Пример из реального мира:
Википедия. использует механизм модерации распространения для обеспечения точности и качества контента. Объединив различных редакторов и администраторов, команда Wikipedia гарантирует, что на веб-сайт загружаются только нужные данные.
Автоматическая модерация
Это простой, но эффективный метод, который использует расширенные фильтры для выделения слов из списка и дальнейшего воздействия на заданные правила для фильтрации контента. Алгоритмы, используемые в этом процессе, выявляют шаблоны, которые обычно создают потенциально опасный контент. Этот метод эффективно публикует точно настроенный контент, который может обеспечить более высокую вовлеченность и посещаемость веб-сайта.
Пример из реального мира
Автоматическую модерацию используют различные игровые платформы, включая PlayStation и Xbox. Эти платформы включают автоматизированные методы, которые обнаруживают и наказывают игроков, нарушающих правила игры или использующих чит-коды.
Варианты использования искусственного интеллекта для модерации контента
Модерация контента позволяет удалять следующие типы данных:
- Откровенный контент 18+: Это контент откровенно сексуального характера, включающий наготу, вульгарность или действия сексуального характера.
- Агрессивный контент: Это контент, который представляет угрозы, преследование или содержит оскорбительные выражения. Это может также включать в себя нацеливание на отдельных лиц или группы и зачастую нарушение принципов сообщества.
- Контент с недопустимым языком: Это контент, содержащий оскорбительные, вульгарные или неуместные выражения, например нецензурные слова и оскорбления, которые могут задеть чьи-то чувства.
- Обманчивый или ложный контент: Это ложная информация, намеренно распространяемая с целью дезинформации или манипулирования аудиторией.
Модерация контента с помощью искусственного интеллекта гарантирует, что все эти типы контента будут выбраны и удалены для обеспечения более точного и надежного контента.
Решение проблемы разнообразия данных с помощью модерации контента
Контент присутствует в различных типах и формах в цифровых медиа. Следовательно, каждый тип требует специального подхода к модерации для достижения оптимальных результатов:
[Также Читайте: 5 типов модерации контента и способы масштабирования с помощью ИИ?]
Текстовые данные
Для текстовых данных модерация контента осуществляется с использованием алгоритмов NLP. Эти алгоритмы используют анализ настроений определить тон данного содержания. Они анализируют письменный контент и обнаруживают спам или плохой контент.
Кроме того, он также использует распознавание объектов, которое использует демографические данные компании для прогнозирования фальшивости контента. На основании выявленных закономерностей контент помечается как безопасный или небезопасный и может быть дополнительно опубликован.
Голосовые данные
Модерация голосового контента приобрела огромное значение в последнее время с появлением голосовых помощников и устройств с голосовым управлением. Для успешной модерации голосового контента используется механизм, известный как голосовой анализ.
Голосовой анализ основан на искусственном интеллекте и обеспечивает:
- Перевод голоса в текст.
- Тональный анализ контента.
- Интерпретация тембра голоса.
Данные изображения
Когда дело доходит до модерации контента изображений, пригодятся такие методы, как классификация текста, обработка изображений и поиск на основе изображений. Эти мощные методы тщательно анализируют изображения и обнаруживают в них любое вредоносное содержимое. Изображение отправляется на публикацию, если оно не содержит вредоносного контента или в противном случае отмечено флажком.
Видео данные
Модерация видео требует анализа аудио, видеокадров и текста в видео. Для этого он использует те же механизмы, упомянутые выше для текста, изображения и голоса. Модерация видео гарантирует, что нежелательный контент быстро выявляется и удаляется, что позволяет создать безопасную онлайн-среду.
Заключение
Модерация контента с помощью искусственного интеллекта — мощный инструмент для поддержания качества и безопасности контента для различных типов данных. Поскольку пользовательский контент продолжает расти, платформы должны адаптироваться к новым и эффективным стратегиям модерации, которые могут повысить авторитет и рост их бизнеса. Вы можете свяжитесь с нашей командой Shaip если вы заинтересованы в модерации контента для вашего бизнеса.
