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Cómo el aprendizaje automático optimiza la modificación de contenido
Hay más de 4.500 millones de usuarios de Internet, y este número crece cada día. Internet genera miles de millones de imágenes y videos, así como mensajes y publicaciones. Estos usuarios buscan una experiencia positiva y segura en sus plataformas de redes sociales y tiendas en línea favoritas. La solución es la moderación del contenido. Elimina datos que son explícitos, abusivos o falsos, fraudulentos, dañinos o no compatibles con el negocio.
Las empresas solían depender de moderadores de contenido humano para moderar el contenido. Sin embargo, a medida que crece el uso de contenido, este enfoque no es rentable ni eficiente. En cambio, las organizaciones están invirtiendo en aprendizaje automático (ML), estrategias para crear algoritmos que moderan automáticamente el contenido.
La inteligencia artificial (IA) permite a las empresas en línea escalar más rápidamente y garantizar la coherencia en la moderación del contenido. Si bien no elimina a los moderadores humanos (humanos en el circuito), aún pueden proporcionar un monitoreo de la verdad sobre el terreno y ser capaces de manejar problemas de contenido contextual más matizados. Disminuye la cantidad de moderadores de contenido necesarios para revisar el contenido. Esto es bueno porque la exposición no deseada a material dañino puede tener un efecto adverso en su salud mental. Esta tarea se puede dejar en manos de las máquinas, lo que es un beneficio tanto para la empresa como para sus empleados.
Moderación de contenido en el mundo real
Las empresas utilizan la moderación de contenido basada en ML para varios usos de medios digitales, incluidos chatbots y salas de chat. El comercio minorista en línea y las redes sociales son dos de las aplicaciones más populares.
Medios de comunicación social
Las redes sociales están plagadas de un problema de contenido. Solo Facebook cuenta con más de 2 mil millones de usuarios, que en conjunto miran más de 100 millones de horas de video por día y cargan más de 350 millones de fotos cada día. Tomaría mucho tiempo y dinero contratar suficientes personas para verificar manualmente el volumen de contenido que está creando este tráfico. AI reduce la carga al verificar el texto, los nombres de usuario y las imágenes en busca de discursos de odio y ciberacoso. También busca material explícito o dañino, spam, noticias falsas y otro contenido engañoso. El algoritmo también puede eliminar o prohibir a los usuarios que no cumplan con los términos de una empresa.
Las compras en línea
Las plataformas sociales no son las únicas que necesitan moderación de contenido. Los minoristas en línea también pueden usar herramientas de moderación de contenido para presentar contenido de calidad que sea amigable para los negocios de sus clientes. Por ejemplo, un sitio de reserva de hotel puede usar IA para escanear todas las imágenes de habitaciones de hotel y eliminar las que no cumplan con las reglas del sitio (por ejemplo, no se pueden ver personas en una fotografía). Los minoristas también pueden usar una combinación de técnicas de ML e IA para personalizar sus productos.
¿Cómo funciona la moderación de contenido?
Las empresas tendrán diferentes colas de contenido y políticas de escalamiento para los sistemas de revisión basados en ML. Sin embargo, generalmente incluirán la moderación de AI en el paso uno, dos o ambos.
Pre-moderación. AI modifica el contenido del usuario antes de que se publique. Luego, los usuarios pueden ver el contenido que se ha considerado no dañino. El modelo de IA eliminará el contenido que tenga una alta probabilidad de ser dañino o hostil para los negocios. El modelo de IA marcará el contenido que cree que no es confiable o apto para el negocio para la revisión humana si tiene poca confianza en sus predicciones.
Post-moderación. Post-moderación. Si la IA revisa el contenido, utilizará el mismo proceso que el paso 1, eliminando automáticamente el material dañino.
AI puede usar una variedad de técnicas de ML dependiendo de los medios para predecir el contenido.
Texto
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): las computadoras dependen de NLP para comprender el habla humana. Para eliminar los idiomas desfavorables, pueden utilizar el filtrado de palabras clave.
Análisis de sentimiento: Internet tiene que ver con el contexto. Las computadoras pueden usar el análisis de sentimientos para identificar tonos como la ira o el sarcasmo.
Bases de conocimiento: las computadoras pueden usar bases de datos de información para predecir qué artículos serán noticias falsas e identificar estafas comunes.
Imagen y Vídeo
Detección de objetos: las imágenes y los videos se pueden usar para identificar objetos como desnudos en fotos o videos que no cumplen con los estándares de la plataforma.
Comprensión de la escena: las computadoras pueden comprender el contexto de lo que está Etiquetar en una escena y tomar decisiones más informadas.
Todos los tipos de datos
Las empresas pueden utilizar la tecnología de confianza del usuario, independientemente del tipo de datos. Las computadoras pueden clasificar a los usuarios que tienen un historial de spam o publicación de contenido explícito como "no confiables" y estarán más atentos a cualquier contenido que publiquen en el futuro. Las noticias falsas también se tratan con tecnología de reputación: es más probable que nunca que las computadoras identifiquen fuentes de noticias poco confiables y las etiqueten como falsas.
La moderación de contenido es una fuente constante de nuevos datos de entrenamiento. Una computadora enrutará el contenido a un revisor humano que luego lo etiquetará como dañino o no y devolverá los datos etiquetados al algoritmo para futuras mejoras.
¿Cómo superar los desafíos de la moderación de contenido?
Los modelos de IA enfrentan muchos desafíos en la moderación de contenido. Debido al gran volumen de contenido, es necesario crear modelos rápidos que no comprometan la precisión. Los datos son lo que dificulta la creación de un modelo preciso. Debido a que la mayoría de los datos recopilados por las empresas se mantienen como propiedad de ellos, hay muy pocos conjuntos de datos de contenido público disponibles para las plataformas digitales.
El idioma es otro tema. Su IA de moderación de contenido debe ser capaz de reconocer varios idiomas y los contextos en los que se utilizan. Internet es mundial. Su modelo debe actualizarse regularmente con nuevos datos a medida que el idioma cambia con el tiempo.
También hay inconsistencias en las definiciones. ¿Qué es el ciberacoso? Para mantener la confianza con moderación, es importante que estas definiciones sean coherentes en toda su plataforma. Los usuarios son siempre creativos y encontrarán lagunas en la moderación. Debe volver a entrenar constantemente a su modelo para eliminar las noticias falsas y las estafas.
Tenga en cuenta los sesgos en la moderación del contenido. La discriminación puede ocurrir cuando el idioma o las características del usuario están involucradas. Para reducir el sesgo, será crucial diversificar tus datos de entrenamiento. Esto incluye enseñarle a su modelo cómo entender el contexto.
Puede parecer imposible crear un moderación de contenido plataforma con todos estos obstáculos. Es posible tener éxito: muchas organizaciones recurren a proveedores externos para proporcionar suficientes datos de capacitación y un grupo de personas internacionales para etiquetarlos. Para ofrecer modelos escalables y eficientes, los socios externos también pueden proporcionar la experiencia necesaria en herramientas de moderación de contenido habilitadas para ML.
El mundo real dicta la política: las decisiones de moderación de contenido deben basarse en la política. Sin embargo, la política debe evolucionar rápidamente para abordar cualquier brecha, área gris o casos extremos que puedan surgir, especialmente para temas delicados. Supervisar las tendencias del mercado y hacer recomendaciones para mejorar la política.
Manejar el sesgo demográfico. La moderación de contenido es más efectiva, confiable, confiable y eficiente cuando los moderadores son representativos de la población general en el mercado que se está moderando. Debe definir los datos demográficos y gestionar la diversidad de fuentes para asegurarse de que sus datos no estén sujetos a ningún sesgo demográfico.
Cree una estrategia de gestión de la calidad con recursos expertos. Las decisiones de moderación de contenido pueden analizarse en el clima político actual. Una estrategia integral es esencial para identificar, corregir y prevenir errores. A menudo podemos recomendar y ayudar a los clientes a implementar una estrategia que se adapte a sus necesidades específicas. Esto incluye desarrollar un equipo de expertos en políticas y establecer jerarquías de revisión de control de calidad.
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