De digitale wereld is constant in beweging, en een van de belangrijkste factoren die dit platform onderscheidt van andere is door gebruikers gegenereerde content . Hoewel bedrijven wereldwijd websites en een sterke aanwezigheid op sociale media hebben, vertrouwen gebruikers eerder op de meningen van andere klanten dan op de woorden van het bedrijf zelf.
In 2021 waren er meer dan 4.26 miljard actieve gebruikers van sociale media. Naar verwachting zal dit aantal in 2027 de 6 miljard bereiken. De hoeveelheid content die wereldwijd werd gegenereerd, vastgelegd, gedeeld en geconsumeerd, bedroeg in 2020 64.2 zettabytes.
Nu er in een duizelingwekkend tempo nieuwe content wordt gegenereerd en geconsumeerd, is het essentieel dat merken de content op hun platforms nauwlettend in de gaten houden. Online platforms moeten een veilige omgeving zijn en blijven voor hun gebruikers.
[Lees ook: Geautomatiseerde contentmoderatie begrijpen ]
Wat is inhoudsmoderatie en waarom?
Gebruikersgegenereerde content is de drijvende kracht achter sociale mediaplatformen, en contentmoderatie houdt in dat deze content wordt gescreend op ongepaste of aanstootgevende berichten. Bedrijven en sociale mediaplatformen hanteren specifieke normen voor het monitoren van de content die ze hosten.
De richtlijnen kunnen van alles omvatten, van geweld, extremisme en haatzaaien tot naaktheid, schending van auteursrechten of andere aanstootgevende inhoud. Geplaatste content wordt gemarkeerd en verwijderd als deze niet aan de normen 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 cruciaal voor bedrijven om hun bedrijfsnormen, merkimago, reputatie en geloofwaardigheid te behouden. Elke seconde wordt er een duizelingwekkende hoeveelheid door gebruikers gegenereerde content op platforms geplaatst, waardoor het voor merken een uitdaging is om aanstootgevende en ongepaste content, teksten, video's en afbeeldingen te weren. Een strategie voor contentmoderatie helpt merken hun imago te behouden, terwijl gebruikers zich kunnen uiten en aanstootgevende, expliciete en gewelddadige content wordt verwijderd.
Welke soorten content kun je modereren?
Algoritmen voor het modereren van inhoud hebben over het algemeen betrekking op drie of een combinatie van deze inhoudstypen.
Tekst
De enorme hoeveelheid tekst - van commentaren 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.
Afbeeldingen
Het modereren van afbeeldingen is veel eenvoudiger dan het modereren van tekst, maar het is essentieel om over de juiste richtlijnen of standaarden te beschikken.
Bovendien, aangezien culturele verschillen een rol kunnen spelen bij het modereren van afbeeldingen, is het van cruciaal belang om de gebruikersgemeenschap op verschillende geografische locaties grondig te begrijpen en er contact mee te maken.
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, dwingt dit de moderator 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 bijbehorende tekstmoderatie gelijktijdig met de streaming moet gebeuren.
Hoe werkt inhoudsmoderatie?
Om aan de slag te gaan met het modereren van de inhoud op uw platform, moet u eerst normen of richtlijnen opstellen die ongepaste inhoud bepalen. Deze richtlijnen helpen moderators inhoud te markeren voor verwijdering.
Definieer het gevoeligheidsniveau of de drempel waar contentmoderators rekening mee moeten houden bij het beoordelen van content. De drempel moet worden bepaald op basis van uw merk, het type bedrijf, de verwachtingen van de gebruiker en de locatie.
Soorten contentmoderatie
Je kunt kiezen uit diverse moderatieprocessen die aansluiten bij de behoeften van je merk en de toestemming van de gebruiker . Enkele voorbeelden 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
Postmoderatie is de standaardmethode voor contentmoderatie waarbij er een afweging is tussen gebruikersbetrokkenheid en moderatie. Hoewel gebruikers hun inzendingen mogen posten, staat het 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 blijft staan.
Reactieve moderatie
Bij reactieve moderatie wordt de gebruikersgemeenschap aangemoedigd om ongepaste inhoud te melden die de communityregels en -richtlijnen schendt . Op deze manier wordt de aandacht van de gemeenschap gevestigd op de inhoud die gemodereerd moet worden. De aanstootgevende inhoud kan echter langer op het platform blijven staan.
Gedistribueerde moderatie
Bij een gedistribueerde moderatiemethode kan de online gemeenschap inhoud beoordelen, markeren en verwijderen die zij aanstootgevend en in strijd met de richtlijnen vinden met behulp van een classificatiesysteem.
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 eruit te filteren met behulp van machine learning-algoritmen.
Hoewel moderatie met behulp van technologie steeds vaker voorkomt, mag menselijke moderatie bij de beoordeling niet worden genegeerd. Bedrijven gebruiken idealiter een combinatie van geautomatiseerde tools en menselijke moderators, in ieder geval bij complexe situaties.
[Lees ook: Casestudy – Contentmoderatie ]
Hoe helpt machine learning bij het modereren van inhoud?
Met meer dan 5 miljard mensen die internet gebruiken en meer dan 4 miljard mensen die actief zijn op sociale medianetwerken, is het niet gemakkelijk om versteld te staan van het enorme aantal afbeeldingen, tekst, video's, berichten en berichten dat dagelijks wordt gegenereerd. Deze gigantische inhoud moet op de een of andere manier worden gemodereerd, zodat gebruikers die toegang hebben tot hun sociale-mediasites een prettige en verrijkende ervaring kunnen hebben.
Het modereren van inhoud is ontstaan als de oplossing om inhoud te verwijderen die expliciet, aanstootgevend, beledigend, oplichterij of tegen het merkethos is. Traditioneel vertrouwden bedrijven volledig op menselijke moderators om online door gebruikers gegenereerde inhoud die op hun platforms werd gepubliceerd, te beoordelen. Volledig afhankelijk zijn van menselijke moderators kan het proces echter tijdrovend, kostbaar en inefficiënt maken.
Bedrijven zetten tegenwoordig machine learning-algoritmen in om content automatisch en efficiënt te modereren. Dankzij AI-gestuurde contentmoderatie is het hele proces efficiënter, sneller, consistenter en kosteneffectiever geworden.
Hoewel dit proces de behoefte aan menselijke moderators niet wegneemt – menselijke tussenkomst – helpt hun bijdrage wel bij het aanpakken van complexe kwesties. Bovendien begrijpen menselijke moderators taalnuances, culturele verschillen en context beter. Wanneer geautomatiseerde tools worden gebruikt, met de hulp van menselijke moderators, vermindert dit de psychologische impact van blootstelling aan confronterende inhoud.
Uitdagingen van inhoudsmoderatie
Een andere grote uitdaging als het gaat om het ontwikkelen van een nauwkeurig algoritme voor het modereren van inhoud, is taal. Een betrouwbare toepassing voor het modereren van inhoud moet in staat zijn om meerdere talen te herkennen en culturele nuances, sociale contexten en taaldynamiek te begrijpen.
Aangezien een taal in de loop van de tijd verschillende veranderingen ondergaat, zoals bepaalde woorden die gisteren onschuldig waren, vandaag bekendheid kunnen hebben verworven, moet het ML-model gelijke tred houden met de veranderende wereld. Een naaktschilderij kan bijvoorbeeld expliciet en voyeuristisch zijn of gewoon kunst.
Hoe content wordt ervaren of als ongepast wordt beschouwd, hangt af van de context. Consistentie en standaarden binnen je platform zijn daarom cruciaal, zodat gebruikers vertrouwen kunnen hebben in je moderatiebeleid.
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. Diversificatie van uw trainingsdatabase en trainingsmodellen om context te detecteren is van cruciaal belang. Hoewel het ontwikkelen van een betrouwbaar algoritme voor het modereren van inhoud misschien een uitdaging lijkt, begint het met het in handen krijgen 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 aanwezigheid op sociale media heeft een geavanceerde oplossing voor contentmoderatie nodig die bijdraagt aan het opbouwen van klantvertrouwen en een onberispelijke klantervaring. Om de applicatie te bouwen en uw machine learning-model te trainen, hebt u toegang nodig tot een hoogwaardige, onbevooroordeelde database die is afgestemd op de nieuwste taalkundige en marktspecifieke contenttrends.
Met onze jarenlange ervaring in het helpen van bedrijven bij het lanceren van AI-modellen, biedt Shaip uitgebreide systemen voor gegevensverzameling die inspelen op uiteenlopende behoeften op het gebied van contentmoderatie.
