Table of Contents
Hur maskininlärning optimerar innehållsändring
Det finns mer än 4,5 miljarder internetanvändare, och detta antal växer varje dag. Internet genererar miljarder bilder och videor samt meddelanden och inlägg. Dessa användare letar efter en positiv, säker upplevelse på sina favoritplattformar för sociala medier och onlineåterförsäljare. Lösningen är innehållsmoderering. Den tar bort data som är explicit, kränkande eller falsk, bedräglig, skadlig eller inte är förenlig med affärer.
Företag brukade förlita sig på mänskliga innehållsmoderatorer för innehållsmoderering. Men när innehållsanvändningen ökar är detta tillvägagångssätt inte kostnadseffektivt eller effektivt. Istället investerar organisationer i maskininlärning (ML), strategier för att skapa algoritmer som automatiskt modererar innehåll.
Artificiell intelligens (AI) gör att onlineföretag kan skala snabbare och säkerställa konsekvens i innehållsmoderering. Även om det inte eliminerar mänskliga moderatorer (människor-i-slingan), kan de fortfarande tillhandahålla sanningsövervakning och kunna hantera mer nyanserade, kontextuella innehållsfrågor. Det minskar antalet innehållsmoderatorer som krävs för att granska innehåll. Detta är bra eftersom oönskad exponering för skadligt material kan ha en negativ effekt på din mentala hälsa. Denna uppgift kan lämnas åt maskiner, vilket är en fördel för både företaget och dess anställda.
Moderera innehåll i den verkliga världen
Företag använder ML-baserad innehållsmoderering för olika digitala medieanvändningar, inklusive chatbots och chattrum. Online detaljhandel och sociala medier är två av de mest populära applikationerna.
Sociala media
Sociala medier plågas av ett innehållsproblem. Enbart Facebook har över 2 miljarder användare, som tillsammans tittar på över 100 miljoner timmar video per dag och laddar upp mer än 350 miljoner foton varje dag. Det skulle ta mycket tid och pengar att anställa tillräckligt många för att manuellt kontrollera volymen innehåll som skapas av denna trafik. AI minskar bördan genom att kontrollera text, användarnamn och bilder för hatretorik och nätmobbning. Den söker också efter explicit eller skadligt material, spam, falska nyheter och annat vilseledande innehåll. Algoritmen kan också ta bort eller förbjuda användare som inte följer ett företags villkor.
E-handel
Sociala plattformar är inte de enda som behöver moderering av innehåll. Online-återförsäljare kan också använda verktyg för innehållsmoderering för att presentera kvalitetsinnehåll som är affärsvänligt för sina kunder. Till exempel kan en hotellbokningssajt använda AI för att skanna alla bilder av hotellrum och ta bort alla som inte följer webbplatsens regler (t.ex. inga personer kan ses på ett fotografi). Återförsäljare kan också använda en kombination av ML- och AI-tekniker för att anpassa sina produkter.
Hur fungerar innehållsmoderering?
Företag kommer att ha olika innehållsköer och eskaleringspolicyer för ML-baserade granskningssystem. Men de kommer i allmänhet att inkludera AI-moderering vid steg ett, två eller båda.
Förmoderering. AI ändrar användarinnehåll innan det publiceras. Användare kan sedan se innehåll som inte har bedömts vara skadligt. AI-modellen kommer att ta bort innehåll som med stor sannolikhet är skadligt eller ovänligt mot företag. AI-modellen kommer att flagga innehåll som den anser inte är tillförlitligt eller affärsvänligt för mänsklig granskning om den har lågt förtroende för sina förutsägelser.
Eftermoderering. Eftermoderering. Om AI:n granskar innehållet kommer den att använda samma process som steg 1, och automatiskt radera skadligt material.
AI kan använda en mängd olika ML-tekniker beroende på media för att förutsäga innehåll.
Text
Naturlig språkbehandling (NLP): Datorer förlitar sig på NLP för att förstå mänskligt tal. För att ta bort ogynnsamma språk kan de använda sökordsfiltrering.
Sentimentanalys: Internet handlar om sammanhang. Datorer kan använda sentimentanalys för att identifiera toner som ilska eller sarkasm.
Kunskapsbaser: Datorer kan använda databaser med information för att förutsäga vilka artiklar som kommer att vara falska nyheter och identifiera vanliga bedrägerier.
Bild och video
Objektidentifiering: Bilder och videor kan användas för att identifiera objekt som nakenhet i foton eller videor som inte uppfyller plattformsstandarderna.
Scenförståelse: Datorer kan förstå sammanhanget av vad som är Labelify i en scen och fatta mer välgrundade beslut.
Alla datatyper
Företag kan använda teknik för användarförtroende, oavsett datatyp. Datorer kan klassificera användare som tidigare har spammat eller publicerat explicit innehåll som "icke-pålitliga" och kommer att vara mer vaksamma på allt innehåll de lägger upp i framtiden. Falska nyheter hanteras också av rykteteknik: Datorer är mer benägna än någonsin att identifiera opålitliga nyhetskällor och beteckna dem som falska.
Innehållsmoderering är en ständig källa till ny träningsdata. En dator kommer att dirigera innehåll till en mänsklig granskare som sedan kommer att märka det som skadligt eller inte och mata tillbaka den märkta datan till algoritmen för framtida förbättringar.
Hur övervinner man utmaningarna med moderering av innehåll?
AI-modeller står inför många utmaningar i innehållsmoderering. På grund av den stora mängden innehåll är det nödvändigt att skapa snabba modeller som inte kompromissar med noggrannheten. Data är det som gör det svårt att skapa en korrekt modell. Eftersom de flesta data som samlas in av företag hålls som deras egendom, finns det mycket få offentliga innehållsuppsättningar tillgängliga för digitala plattformar.
Språk är en annan fråga. Din innehållsmoderering AI måste kunna känna igen flera språk och de sammanhang där de används. Internet är globalt. Din modell måste uppdateras regelbundet med ny data när språket förändras över tiden.
Det finns också inkonsekvenser i definitioner. Vad är nätmobbning? För att upprätthålla förtroende och förtroende med måtta är det viktigt att dessa definitioner är konsekventa över hela din plattform. Användare är alltid kreativa och hittar kryphål med måtta. Du måste hela tiden omskola din modell för att eliminera falska nyheter och bedrägerier.
Var medveten om fördomar i innehållsmoderering. Diskriminering kan förekomma när språk eller användaregenskaper är inblandade. För att minska bias kommer det att vara avgörande att diversifiera dina träningsdata. Detta inkluderar att lära din modell hur man förstår sammanhang.
Det kan verka omöjligt att skapa en effektiv innehållsmoderering plattform med alla dessa hinder. Det är möjligt att lyckas: Många organisationer vänder sig till tredjepartsleverantörer för att tillhandahålla tillräckligt med utbildningsdata och en grupp internationella individer för att märka det. För att leverera skalbara och effektiva modeller kan tredjepartspartners också tillhandahålla nödvändig expertis i ML-aktiverade Content Moderation Tools.
Den verkliga världen dikterar policy: Beslut om innehållsmoderering bör baseras på policyn. Politiken måste dock snabbt utvecklas för att åtgärda eventuella luckor, gråzoner eller kantfall som kan uppstå, särskilt för känsliga ämnen. Övervaka marknadstrender och ge rekommendationer för att förbättra policyn.
Hantera demografisk bias. Innehållsmoderering är mer effektivt, tillförlitligt, pålitligt och effektivt när moderatorerna är representativa för den totala befolkningen på marknaden som modereras. Du måste definiera demografin och hantera mångfaldssourcing för att säkerställa att dina data inte är föremål för någon demografisk bias.
Skapa en kvalitetsledningsstrategi med expertresurser. Beslut om innehållsmoderering kan granskas i dagens politiska klimat. En heltäckande strategi är väsentlig för att identifiera, korrigera och förebygga fel. Vi kan ofta rekommendera och hjälpa kunder att implementera en strategi som är skräddarsydd efter deras specifika behov. Detta inkluderar att utveckla ett team av policyexperter och upprätta hierarkier för kvalitetskontroll.
Vad Labelify kan göra för dig
Vi har över 4 års erfarenhet av att hjälpa företag att bygga och lansera AI-modeller. Vi är stolta över att kunna erbjuda dataklassificeringspipelines som hjälper dig med dina krav på innehållsmoderering. Vår egenutvecklade kvalitetskontrollteknik ger hög noggrannhet och precision. Det stöds av våra plattformsfunktioner och expertis för att säkerställa att du kan uppnå snabb leverans och skalbarhet.
Ta reda på mer om vår expertis och hur vi kan hjälpa dig med dina behov av innehållsmoderering.
