Como o aprendizado de máquina otimiza a modificação de conteúdo
São mais de 4,5 bilhões de usuários de internet, e esse número cresce a cada dia. A internet gera bilhões de imagens e vídeos, além de mensagens e postagens. Esses usuários estão procurando uma experiência positiva e segura em suas plataformas de mídia social favoritas e varejistas online. A solução é moderação de conteúdo. Ele remove dados explícitos, abusivos ou falsos, fraudulentos, prejudiciais ou incompatíveis com os negócios.
As empresas costumavam contar com moderadores de conteúdo humanos para moderação de conteúdo. No entanto, à medida que o uso do conteúdo cresce, essa abordagem não é econômica nem eficiente. Em vez disso, as organizações estão investindo em aprendizado de máquina (ML), estratégias para criar algoritmos que moderam automaticamente o conteúdo.
A inteligência artificial (IA) permite que os negócios online cresçam mais rapidamente e garantam a consistência na moderação do conteúdo. Embora não elimine os moderadores humanos (humanos no circuito), eles ainda podem fornecer monitoramento de verdade e ser capazes de lidar com questões de conteúdo contextual com mais nuances. Isso diminui o número de moderadores de conteúdo necessários para revisar o conteúdo. Isso é bom porque a exposição indesejada a materiais nocivos pode ter um efeito adverso em sua saúde mental. Essa tarefa pode ser deixada para as máquinas, o que é um benefício tanto para a empresa quanto para seus funcionários.
Moderando conteúdo no mundo real
As empresas usam a moderação de conteúdo baseada em ML para vários usos de mídia digital, incluindo chatbots e salas de bate-papo. O varejo online e as mídias sociais são dois dos aplicativos mais populares.
Mídia social
A mídia social é atormentada por um problema de conteúdo. O Facebook sozinho possui mais de 2 bilhões de usuários, que coletivamente assistem a mais de 100 milhões de horas de vídeo por dia e carregam mais de 350 milhões de fotos por dia. Levaria muito tempo e dinheiro para contratar pessoas suficientes para verificar manualmente o volume de conteúdo que está sendo criado por esse tráfego. A IA reduz o fardo verificando texto, nomes de usuário e imagens em busca de discurso de ódio e cyberbullying. Ele também verifica se há material explícito ou prejudicial, spam, notícias falsas e outros conteúdos enganosos. O algoritmo também pode excluir ou banir usuários que não estejam em conformidade com os termos de uma empresa.
Compras online
As plataformas sociais não são as únicas que precisam de moderação de conteúdo. Varejistas online também podem usar ferramentas de moderação de conteúdo para apresentar conteúdo de qualidade que seja amigável aos negócios para seus clientes. Por exemplo, um site de reserva de hotel pode usar IA para digitalizar todas as imagens de quartos de hotel e remover qualquer um que não esteja de acordo com as regras do site (por exemplo, nenhuma pessoa pode ser vista em uma fotografia). Os varejistas também podem usar uma combinação de técnicas de ML e IA para personalizar seus produtos.
Como funciona a moderação de conteúdo?
As empresas terão diferentes filas de conteúdo e políticas de escalonamento para sistemas de revisão baseados em ML. No entanto, eles geralmente incluem moderação de IA na etapa um, dois ou ambos.
Pré-moderação. AI modifica o conteúdo do usuário antes de ser postado. Os usuários podem ver o conteúdo que foi considerado não prejudicial. O modelo de IA removerá o conteúdo com alta probabilidade de ser prejudicial ou hostil aos negócios. O modelo de IA sinalizará o conteúdo que acredita não ser confiável ou adequado aos negócios para revisão humana se tiver baixa confiança em suas previsões.
Pós-moderação. Pós-moderação. Se a IA revisar o conteúdo, ela usará o mesmo processo da etapa 1, excluindo automaticamente o material prejudicial.
A IA pode usar uma variedade de técnicas de ML, dependendo da mídia, para prever o conteúdo.
Texto
Processamento de linguagem natural (NLP): os computadores dependem do NLP para entender a fala humana. Para remover idiomas desfavoráveis, eles podem usar a filtragem de palavras-chave.
Análise de sentimento: A internet tem tudo a ver com contexto. Os computadores podem usar a análise de sentimentos para identificar tons como raiva ou sarcasmo.
Bases de conhecimento: os computadores são capazes de usar bancos de dados de informações para prever quais artigos serão notícias falsas e identificar golpes comuns.
Imagem e Vídeo
Detecção de objetos: Imagens e vídeos podem ser usados para identificar objetos como nudez em fotos ou vídeos que não atendem aos padrões da plataforma.
Compreensão da cena: os computadores são capazes de compreender o contexto do que está Labelify em uma cena e tomar decisões mais informadas.
Todos os tipos de dados
As empresas podem usar a tecnologia de confiança do usuário, independentemente do tipo de dados. Os computadores podem classificar usuários com histórico de spam ou postagem de conteúdo explícito como “não confiáveis” e estarão mais atentos a qualquer conteúdo que postarem no futuro. As notícias falsas também são tratadas pela tecnologia de reputação: os computadores estão mais propensos do que nunca a identificar fontes de notícias não confiáveis e rotulá-las como falsas.
A moderação de conteúdo é uma fonte constante de novos dados de treinamento. Um computador encaminhará o conteúdo para um revisor humano que o rotulará como prejudicial ou não e alimentará os dados rotulados de volta ao algoritmo para melhorias futuras.
Como superar os desafios da moderação de conteúdo?
Os modelos de IA enfrentam muitos desafios na moderação de conteúdo. Devido ao grande volume de conteúdo, é necessário criar modelos rápidos que não comprometam a precisão. Os dados são o que dificulta a criação de um modelo preciso. Como a maioria dos dados coletados pelas empresas é mantida como sua propriedade, há muito poucos conjuntos de dados de conteúdo público disponíveis para plataformas digitais.
A linguagem é outra questão. Sua IA de moderação de conteúdo deve ser capaz de reconhecer vários idiomas e os contextos em que são usados. A internet é mundial. Seu modelo deve ser atualizado regularmente com novos dados à medida que o idioma muda com o tempo.
Há também inconsistências nas definições. O que é cyberbullying? Para manter a confiança e a confiança com moderação, é importante que essas definições sejam consistentes em sua plataforma. Os usuários são sempre criativos e encontrarão brechas com moderação. Você deve treinar constantemente seu modelo para eliminar notícias falsas e golpes.
Esteja ciente dos preconceitos na moderação de conteúdo. A discriminação pode ocorrer quando o idioma ou as características do usuário estão envolvidos. Para reduzir o viés, diversificar seus dados de treinamento será crucial. Isso inclui ensinar seu modelo a entender o contexto.
Pode parecer impossível criar um sistema eficaz moderação de conteúdo plataforma com todos esses obstáculos. É possível ter sucesso: muitas organizações recorrem a fornecedores terceirizados para fornecer dados de treinamento suficientes e a um grupo de indivíduos internacionais para rotulá-los. Para fornecer modelos escaláveis e eficientes, parceiros terceirizados também podem fornecer o conhecimento necessário em ferramentas de moderação de conteúdo habilitadas para ML.
O mundo real dita a política: as decisões de moderação de conteúdo devem ser baseadas na política. No entanto, a política deve evoluir rapidamente para abordar quaisquer lacunas, áreas cinzentas ou casos extremos que possam surgir, especialmente para tópicos delicados. Monitorar as tendências do mercado e fazer recomendações para melhorar a política.
Gerencie o viés demográfico. A moderação de conteúdo é mais eficaz, confiável, confiável e eficiente quando os moderadores são representativos da população geral no mercado que está sendo moderado. Você deve definir os dados demográficos e gerenciar o fornecimento de diversidade para garantir que seus dados não estejam sujeitos a nenhum viés demográfico.
Crie uma estratégia de gerenciamento de qualidade com recursos especializados. As decisões de moderação de conteúdo podem ser examinadas no clima político atual. Uma estratégia abrangente é essencial para identificar, corrigir e prevenir erros. Muitas vezes, podemos recomendar e ajudar os clientes a implementar uma estratégia adaptada às suas necessidades específicas. Isso inclui o desenvolvimento de uma equipe de especialistas em políticas e o estabelecimento de hierarquias de revisão de controle de qualidade.
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