inhoud modereren

De noodzakelijke gids voor contentmoderatie - belang, typen en uitdagingen

De digitale wereld evolueert voortdurend, en een katalysator die dit platform onderscheidt van de andere is door gebruikers gegenereerde inhoud. Hoewel bedrijven over de hele wereld hun websites en toegewijde aanwezigheid op sociale media hebben, vertrouwen gebruikers eerder op de mening van hun medeklanten dan op de woorden van het bedrijf.

Meer dan 4.26 miljard mensen waren actieve gebruikers van sociale media in 2021. Een aantal dat naar verwachting in 6 de kaap van 2027 miljard zal bereiken. De hoeveelheid inhoud die op wereldwijde schaal wordt gegenereerd, vastgelegd, gedeeld en geconsumeerd bedroeg 64.2 zettabyte in 2020.

Omdat nieuwe inhoud in een duizelingwekkend tempo wordt gegenereerd en geconsumeerd, is het essentieel geworden dat merken de inhoud die op hun platforms wordt gehost, in de gaten houden. Online platforms een veilige omgeving voor hun gebruikers moeten zijn en blijven.

Wat is inhoudsmoderatie en waarom?

Door gebruikers gegenereerde inhoud stimuleert sociale-mediaplatforms, en inhoud modereren verwijst naar het screenen van deze inhoud op ongepaste of aanstootgevende berichten. Zakelijke en sociale mediaplatforms hebben een specifieke standaard voor het monitoren van hun hostinginhoud.

De richtlijnen kunnen van alles omvatten, van geweld, extremisme, Haattoespraak, naaktheid, inbreuk op het auteursrecht of iets aanstootgevends. De geplaatste inhoud wordt gemarkeerd en verwijderd als deze niet aan de norm voldoet.

Het idee achter inhoudsmoderatie is ervoor te zorgen dat de inhoud in overeenstemming is met de idealen van het merk en de waarden van fatsoen, vertrouwen en veiligheid hooghoudt.

Contentmoderatie is van cruciaal belang voor bedrijven om de bedrijfsnormen, het merkimago, de reputatie en de geloofwaardigheid te handhaven. Elke seconde maakt de duizelingwekkende hoeveelheid door gebruikers gegenereerde inhoud die op platforms wordt gepost, het een uitdaging voor merken om aanstootgevend en ongepaste inhoud, tekst, video's en afbeeldingen. De strategie voor contentmoderatie helpt merken hun imago te behouden, terwijl gebruikers zich kunnen uiten en aanstootgevende, expliciete en gewelddadige inhoud wordt afgesloten.

Welke inhoudstypen kunt u modereren?

Algoritmen voor inhoudsmoderatie werken over het algemeen met drie of een combinatie van deze inhoudstypen.

Tekst

De enorme hoeveelheid tekst - van opmerkingen tot volledige artikelen - die moet worden gemodereerd, is behoorlijk verbluffend. Tekstberichten zijn bijna overal beschikbaar in de vorm van opmerkingen, artikelen, forumberichten, discussies op sociale media en andere berichten.

Algoritmen voor het modereren van tekstinhoud moeten de tekst van verschillende lengtes en stijlen kunnen scannen op ongewenste inhoud. Bovendien kan tekstmoderatie een moeilijke taak zijn vanwege de complexiteit van taal en culturele nuances.

Images

Beeldmoderatie is veel eenvoudiger dan tekstmoderatie, maar het is essentieel om over de juiste richtlijnen of standaarden te beschikken.

 Aangezien culturele verschillen een rol kunnen spelen bij het modereren van afbeeldingen, is het bovendien van cruciaal belang om de gebruikersgemeenschap op verschillende geografische locaties grondig te begrijpen en ermee in contact te komen.

Video's

Het modereren van video-inhoud is erg moeilijk, omdat het modereren van video's tijdrovend kan zijn, in tegenstelling tot tekst of afbeeldingen. De moderator moet de hele video bekijken voordat hij deze geschikt of ongeschikt acht voor consumptie. Zelfs als slechts een paar frames in de video expliciet of storend zijn, wordt de moderator gedwongen om de volledige inhoud te verwijderen. 

Live streaming 

Live streaming is misschien wel de meest uitdagende inhoud om te modereren. Het is omdat video en begeleidende tekstmoderatie gelijktijdig met de streaming moeten gebeuren.

Hoe werkt contentmoderatie?

Om te beginnen met het modereren van de inhoud op uw platform, moet u eerst normen of richtlijnen invoeren die ongepaste inhoud bepalen. Deze richtlijnen helpen moderators inhoud te markeren voor verwijdering.

Definieer het gevoeligheidsniveau of de drempelwaarde waarmee inhoudsmoderators rekening moeten houden bij het beoordelen van inhoud. De drempel moet worden gedefinieerd op basis van uw merk, het type bedrijf, de verwachtingen van de gebruiker en de locatie.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Soorten contentmoderatie

Soorten contentmoderatie

U kunt kiezen uit vele moderatieprocessen voor uw merkbehoeften en toestemming van de gebruiker. Sommige ervan zijn:

Pre-moderatie

Voordat de inhoud op uw site wordt weergegeven, staat deze in de wachtrij voor moderatie. Pas nadat de inhoud is beoordeeld en geschikt is bevonden voor consumptie, wordt deze op het platform gepubliceerd. Hoewel dit een veilige methode is om expliciete inhoud te blokkeren, is het tijdrovend.

Post-moderatie

Post-moderatie is de standaardmethode voor contentmoderatie waarbij er een afweging is tussen gebruikersbetrokkenheid en moderatie. Hoewel gebruikers hun inzendingen mogen plaatsen, staat deze nog steeds in de wachtrij voor moderatie. Als de inhoud is gemarkeerd, wordt deze beoordeeld en verwijderd. Bedrijven streven naar een kortere beoordelingstijd, zodat ongepaste inhoud niet te lang online mag blijven.

Reactieve moderatie

Bij reactieve moderatie wordt de gebruikersgemeenschap aangemoedigd om ongepaste inhoud te markeren die de gemeenschap schendt regels en richtlijnen. Bij deze methode wordt de aandacht van de community gevestigd op de inhoud die moet worden gemodereerd. De aanstootgevende inhoud kan echter voor langere tijd op het platform blijven.

Gedistribueerde moderatie

Bij een gedistribueerde moderatiemethode kan de online gemeenschap inhoud die zij aanstootgevend en in strijd met richtlijnen vinden, beoordelen, markeren en verwijderen met behulp van een beoordelingssysteem.

Geautomatiseerde moderatie

Zoals de naam al doet vermoeden, gebruikt geautomatiseerde moderatie verschillende tools en systemen om woorden of zinsdelen te markeren en inzendingen te weigeren. Het werkt door bepaalde verboden woorden, afbeeldingen en video's uit te filteren met behulp van machine learning-algoritmen.

Hoewel technologiegedreven moderatie steeds populairder wordt, menselijke gematigdheid ter beoordeling niet buiten beschouwing worden gelaten. Bedrijven gebruiken idealiter een combinatie van geautomatiseerde tools en menselijke moderators, in ieder geval voor complexe situaties.

Hoe helpt Machine Learning bij het modereren van inhoud?

Met meer dan 5 miljard mensen die internet gebruiken en meer dan 4 miljard actief op sociale medianetwerken, is het niet gemakkelijk om verbaasd te zijn over het enorme aantal afbeeldingen, tekst, video's, berichten en berichten die dagelijks worden gegenereerd. Deze gigantische inhoud moet op de een of andere manier worden gemodereerd, zodat gebruikers die toegang hebben tot hun sociale-mediasites een aangename en verrijkende ervaring kunnen hebben.

Contentmoderatie is ontstaan ​​als de oplossing om content te verwijderen die expliciet, aanstootgevend, beledigend, oplichting of tegen het merkethos is. Traditioneel vertrouwen bedrijven volledig op menselijke moderators om online door gebruikers gegenereerde inhoud die op hun platforms is gepubliceerd, te beoordelen. Volledig afhankelijk zijn van menselijke moderators kan het proces echter tijdrovend, kostbaar en inefficiënt maken.

Bedrijven gebruiken nu machine learning-algoritmen om automatisch en efficiënt inhoud te modereren. AI-powered inhoudsmoderatie heeft het hele proces efficiënt, sneller, consistent en kosteneffectief gemaakt.

Hoewel dit proces de noodzaak van menselijke moderators niet wegneemt - mens-in-the-loop, helpt de bijdrage van menselijke moderators om complexe problemen aan te pakken. Bovendien begrijpen menselijke moderators taalnuances, culturele verschillen en context beter. Wanneer geautomatiseerde tools worden gebruikt, met hulp van menselijke moderators, wordt de psychologische impact van blootstelling aan triggerende inhoud verminderd.

Uitdagingen van contentmoderatie

Uitdagingen van contentmoderatie De belangrijkste uitdaging bij het ontwikkelen van een algoritme voor contentmoderatie is de behoefte aan snelheid, het vermogen om grote datavolumes te verwerken en nauwkeurigheid te behouden. Daarnaast zijn er voor het ontwikkelen van zo'n model grote hoeveelheden data nodig. Dergelijke gegevens vormen echter een uitdaging, aangezien de meeste inhoudsdatabases van digitale platforms eigendom worden van de bedrijven.

Een andere grote uitdaging bij het ontwikkelen van een nauwkeurig algoritme voor contentmoderatie is taal. Een betrouwbare applicatie voor het modereren van inhoud moet in staat zijn om verschillende talen te herkennen en culturele nuances, sociale contexten en taalkundige dynamiek te begrijpen.

Aangezien een taal in de loop van de tijd verschillende veranderingen doormaakt, omdat bepaalde woorden die gisteren nog onschuldig waren, vandaag bekendheid hadden kunnen krijgen, moet het ML-model gelijke tred houden met de veranderende wereld. Een naaktschilderij kan bijvoorbeeld expliciet en voyeuristisch zijn of gewoon kunst.

Hoe een stukje inhoud wordt gezien of als ongepast wordt beschouwd, hangt af van de context. En het is van cruciaal belang om consistentie en standaarden binnen uw platform te hebben, zodat uw gebruikers op uw moderatie-inspanningen kunnen vertrouwen.

Een typische gebruiker probeert altijd mazen in uw richtlijnen te vinden en moderatieregels te omzeilen. Uw ML-algoritme moet echter continu kunnen evolueren met de veranderende tijden.

Ten slotte is het de kwestie van vooringenomenheid. Het is van cruciaal belang om uw trainingsdatabase en trainingsmodellen te diversifiëren om context te detecteren. Hoewel het ontwikkelen van een betrouwbaar algoritme voor inhoudsmoderatie misschien een uitdaging lijkt, begint het met het verkrijgen van hoogwaardige trainingsdatasets.

Externe leveranciers met de juiste expertise en ervaring in het leveren van adequate trainingsdatasets zijn de juiste plaatsen om te beginnen.

Elk bedrijf met een sociale aanwezigheid heeft een cutting-edge nodig oplossing voor contentmoderatie dat helpt bij het opbouwen van klantvertrouwen en een onberispelijke klantervaring. Om de applicatie te bouwen en uw machine learning-model te trainen, heeft u toegang nodig tot een hoogwaardige database zonder vooringenomenheid, afgestemd op de nieuwste taalkundige en marktspecifieke contenttrends.

Met onze jarenlange ervaring in het helpen van bedrijven bij het lanceren van AI-modellen, Shaip biedt uitgebreide gegevensverzamelingssystemen die inspelen op uiteenlopende behoeften op het gebied van contentmoderatie.

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk