Wie maschinelles Lernen die Änderung von Inhalten optimiert
Es gibt mehr als 4,5 Milliarden Internetnutzer und diese Zahl wächst täglich. Das Internet generiert Milliarden von Bildern und Videos sowie Nachrichten und Beiträgen. Diese Benutzer suchen nach einem positiven und sicheren Erlebnis auf ihren bevorzugten Social-Media-Plattformen und Online-Händlern. Die Lösung ist die Moderation von Inhalten. Es werden Daten entfernt, die explizit, missbräuchlich oder gefälscht, betrügerisch, schädlich oder nicht mit dem Geschäft vereinbar sind.
Früher verließen sich Unternehmen bei der Moderation von Inhalten auf menschliche Content-Moderatoren. Da die Nutzung von Inhalten jedoch zunimmt, ist dieser Ansatz weder kosteneffektiv noch effizient. Stattdessen investieren Unternehmen in maschinelles Lernen (ML), Strategien zur Entwicklung von Algorithmen, die Inhalte automatisch moderieren.
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Online-Unternehmen, schneller zu skalieren und eine einheitliche Inhaltsmoderation sicherzustellen. Auch wenn dadurch menschliche Moderatoren (Humans-in-the-Loop) nicht eliminiert werden, können sie dennoch eine Ground-Truth-Überwachung ermöglichen und in der Lage sein, differenziertere, kontextbezogene Inhaltsprobleme zu lösen. Dadurch verringert sich die Anzahl der Inhaltsmoderatoren, die für die Überprüfung von Inhalten erforderlich sind. Das ist gut so, denn ungewollter Kontakt mit schädlichen Stoffen kann sich negativ auf Ihre geistige Gesundheit auswirken. Diese Aufgabe kann Maschinen überlassen werden, was sowohl für das Unternehmen als auch für seine Mitarbeiter von Vorteil ist.
Moderation von Inhalten in der realen Welt
Unternehmen nutzen ML-basierte Inhaltsmoderation für verschiedene digitale Medienanwendungen, einschließlich Chatbots und Chatrooms. Online-Handel und soziale Medien sind zwei der beliebtesten Anwendungen.
Sozialen Medien
Die sozialen Medien sind von einem Inhaltsproblem geplagt. Allein Facebook hat über 2 Milliarden Nutzer, die zusammen über 100 Millionen Stunden Video pro Tag ansehen und mehr als 350 Millionen Fotos pro Tag hochladen. Es würde viel Zeit und Geld kosten, genügend Leute einzustellen, die die Menge an Inhalten, die durch diesen Datenverkehr erstellt werden, manuell überprüfen. KI reduziert die Belastung, indem sie Texte, Benutzernamen und Bilder auf Hassrede und Cybermobbing überprüft. Außerdem wird nach explizitem oder schädlichem Material, Spam, Fake News und anderen irreführenden Inhalten gesucht. Der Algorithmus kann auch Benutzer löschen oder sperren, die sich nicht an die Bedingungen eines Unternehmens halten.
Online Einkaufen
Nicht nur soziale Plattformen benötigen eine Inhaltsmoderation. Online-Händler können auch Content-Moderationstools nutzen, um ihren Kunden qualitativ hochwertige Inhalte zu präsentieren, die geschäftsfreundlich sind. Beispielsweise kann eine Hotelbuchungsseite mithilfe von KI alle Bilder von Hotelzimmern scannen und alle Bilder entfernen, die nicht den Regeln der Website entsprechen (z. B. sind auf einem Foto keine Personen zu sehen). Einzelhändler können auch eine Kombination aus ML- und KI-Techniken nutzen, um ihre Produkte individuell anzupassen.
Wie funktioniert die Moderation von Inhalten?
Unternehmen verfügen über unterschiedliche Inhaltswarteschlangen und Eskalationsrichtlinien für ML-basierte Überprüfungssysteme. Allerdings umfassen sie im Allgemeinen eine KI-Moderation in Schritt eins, zwei oder beiden.
Vormoderation. KI modifiziert Benutzerinhalte, bevor sie veröffentlicht werden. Nutzer können dann Inhalte sehen, die als nicht schädlich eingestuft wurden. Das KI-Modell entfernt Inhalte, bei denen eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie schädlich oder unfreundlich für das Unternehmen sind. Das KI-Modell markiert Inhalte, von denen es glaubt, dass sie für die menschliche Überprüfung nicht zuverlässig oder geschäftsfreundlich sind, wenn das Vertrauen in seine Vorhersagen gering ist.
Nachmoderation. Nachmoderation. Wenn die KI den Inhalt überprüft, verwendet sie denselben Prozess wie in Schritt 1 und löscht automatisch schädliches Material.
KI kann je nach Medium verschiedene ML-Techniken nutzen, um Inhalte vorherzusagen.
Text
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Computer verlassen sich auf NLP, um menschliche Sprache zu verstehen. Um ungünstige Sprachen zu entfernen, verwenden sie möglicherweise eine Schlüsselwortfilterung.
Stimmungsanalyse: Im Internet dreht sich alles um den Kontext. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Computer Töne wie Wut oder Sarkasmus erkennen.
Wissensdatenbanken: Computer sind in der Lage, Informationsdatenbanken zu nutzen, um vorherzusagen, bei welchen Artikeln es sich um Fake News handelt, und um häufige Betrügereien zu identifizieren.
Bild und Video
Objekterkennung: Bilder und Videos können verwendet werden, um Objekte wie Nacktheit in Fotos oder Videos zu identifizieren, die nicht den Plattformstandards entsprechen.
Szenenverständnis: Computer sind in der Lage, den Kontext dessen zu verstehen, was ist Labelify in einer Szene und treffen Sie fundiertere Entscheidungen.
Alle Datentypen
Unternehmen können unabhängig vom Datentyp die User-Trust-Technologie verwenden. Computer können Benutzer, die in der Vergangenheit Spam gesendet oder explizite Inhalte gepostet haben, als „nicht vertrauenswürdig“ einstufen und werden in Zukunft bei allen von ihnen geposteten Inhalten wachsamer sein. Fake News werden auch durch Reputationstechnologie bekämpft: Computer erkennen mit größerer Wahrscheinlichkeit unzuverlässige Nachrichtenquellen und kennzeichnen sie als falsch.
Die Moderation von Inhalten ist eine ständige Quelle neuer Trainingsdaten. Ein Computer leitet Inhalte an einen menschlichen Prüfer weiter, der sie dann als schädlich oder nicht schädlich einstuft und die gekennzeichneten Daten zur künftigen Verbesserung wieder in den Algorithmus einspeist.
Wie kann man die Herausforderungen der Inhaltsmoderation meistern?
KI-Modelle stehen bei der Moderation von Inhalten vor vielen Herausforderungen. Aufgrund der schieren Menge an Inhalten ist es notwendig, schnelle Modelle zu erstellen, die keine Kompromisse bei der Genauigkeit eingehen. Daten machen es schwierig, ein genaues Modell zu erstellen. Da die meisten von Unternehmen gesammelten Daten ihr Eigentum bleiben, stehen für digitale Plattformen nur sehr wenige öffentliche Inhaltsdatensätze zur Verfügung.
Die Sprache ist ein weiteres Problem. Ihre KI zur Inhaltsmoderation muss in der Lage sein, mehrere Sprachen und die Kontexte, in denen sie verwendet werden, zu erkennen. Das Internet ist global. Da sich die Sprache im Laufe der Zeit ändert, muss Ihr Modell regelmäßig mit neuen Daten aktualisiert werden.
Es gibt auch Inkonsistenzen in den Definitionen. Was ist Cybermobbing? Um das Vertrauen in die Moderation aufrechtzuerhalten, ist es wichtig, dass diese Definitionen auf Ihrer gesamten Plattform konsistent sind. Nutzer sind stets kreativ und finden in der Moderation Lücken. Sie müssen Ihr Modell ständig neu trainieren, um Fake News und Betrügereien zu eliminieren.
Seien Sie sich der Vorurteile bei der Moderation von Inhalten bewusst. Diskriminierung kann auftreten, wenn es um Sprache oder Benutzermerkmale geht. Um Verzerrungen zu reduzieren, ist die Diversifizierung Ihrer Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört auch, Ihrem Modell beizubringen, den Kontext zu verstehen.
Es kann unmöglich erscheinen, eine wirksame Lösung zu schaffen Inhaltsmoderation Plattform mit all diesen Hindernissen. Es ist möglich, erfolgreich zu sein: Viele Organisationen wenden sich an Drittanbieter, um genügend Schulungsdaten und eine Gruppe internationaler Personen zur Kennzeichnung bereitzustellen. Um skalierbare und effiziente Modelle bereitzustellen, können Drittpartner auch das erforderliche Fachwissen zu ML-fähigen Tools zur Inhaltsmoderation bereitstellen.
Die reale Welt diktiert die Richtlinien: Entscheidungen zur Inhaltsmoderation sollten auf der Richtlinie basieren. Die Richtlinien müssen sich jedoch schnell weiterentwickeln, um etwaige Lücken, Grauzonen oder Grenzfälle zu schließen, insbesondere bei sensiblen Themen. Beobachten Sie Markttrends und geben Sie Empfehlungen zur Verbesserung der Politik.
Verwalten Sie demografische Verzerrungen. Die Moderation von Inhalten ist effektiver, zuverlässiger, vertrauenswürdiger und effizienter, wenn die Moderatoren repräsentativ für die Gesamtbevölkerung des moderierten Marktes sind. Sie müssen die demografischen Merkmale definieren und Diversity Sourcing verwalten, um sicherzustellen, dass Ihre Daten keinen demografischen Verzerrungen unterliegen.
Erstellen Sie eine Qualitätsmanagementstrategie mit Expertenressourcen. Entscheidungen zur Inhaltsmoderation können im heutigen politischen Klima überprüft werden. Um Fehler zu erkennen, zu beheben und zu verhindern, ist eine umfassende Strategie unerlässlich. Wir sind oft in der Lage, Kunden eine Strategie zu empfehlen und sie bei der Umsetzung zu unterstützen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Dazu gehört die Entwicklung eines Teams von Politikexperten und die Einrichtung von Hierarchien für die Überprüfung der Qualitätskontrolle.
Was Labelify für Sie tun kann
Wir verfügen über mehr als 4 Jahre Erfahrung in der Unterstützung von Unternehmen bei der Entwicklung und Einführung von KI-Modellen. Wir sind stolz darauf, Datenklassifizierungspipelines anbieten zu können, die Sie bei Ihren Anforderungen an die Inhaltsmoderation unterstützen. Unsere proprietäre Qualitätskontrolltechnologie sorgt für hohe Genauigkeit und Präzision. Es wird durch unsere Plattformfunktionen und unser Fachwissen unterstützt, um sicherzustellen, dass Sie eine schnelle Bereitstellung und Skalierbarkeit erreichen können.
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