デジタルの世界は絶えず進化しており、このプラットフォームを他のプラットフォームと差別化するXNUMXつの触媒は ユーザー生成コンテンツ。 世界中の企業が自社のWebサイトと専用のソーシャルメディアプレゼンスを持っていますが、ユーザーはビジネスの言葉よりも仲間の顧客の意見を信頼する傾向があります。
超えるよ 4.26億人 2021年にはアクティブなソーシャルメディアユーザーでした。6年までに2027億を超えると予測された数です。世界規模で生成、キャプチャ、共有、および消費されるコンテンツの量は、64.2年に2020ゼタバイトに達しました。
新しいコンテンツが驚異的なペースで生成および消費されるにつれ、ブランドが自社のプラットフォームでホストされているコンテンツを監視することが不可欠になっています。 オンラインプラットフォーム ユーザーにとって安全な環境であり続ける必要があります。
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コンテンツモデレーションとは何ですか？その理由は何ですか？
ユーザー生成コンテンツはソーシャルメディアプラットフォームを推進し、 コンテンツ管理 不適切または不快な投稿についてこのコンテンツをスクリーニングすることを指します。 ビジネスおよびソーシャルメディアプラットフォームには、ホスティングコンテンツを監視するための特定の標準があります。
ガイドラインには、暴力、過激主義、 ヘイト·スピーチ、ヌード、著作権侵害、または不快なもの。 投稿されたコンテンツは、基準を満たしていない場合、フラグが付けられて削除されます。
コンテンツモデレーションの背後にある考え方は、コンテンツがブランドの理想と調和し、品位、信頼、安全の価値を維持することを保証することです。
コンテンツのモデレーションは、企業がビジネス標準、ブランドイメージ、評判、および信頼性を維持するために不可欠です。 毎秒、プラットフォームに投稿された驚異的な量のユーザー生成コンテンツは、ブランドが攻撃的であり、 不適切なコンテンツ、 テキスト、ビデオ、および画像。 コンテンツモデレーション戦略は、ユーザーが自分自身を表現し、不快で露骨で暴力的なコンテンツをシャットダウンできるようにしながら、ブランドがイメージを維持するのに役立ちます。
どのコンテンツタイプをモデレートできますか？
コンテンツモデレーションアルゴリズムは通常、これらのコンテンツタイプのXNUMXつまたは組み合わせを処理します。
テキスト
コメントからフルレングスの記事まで、モデレートが必要な膨大な量のテキストは非常に驚異的です。 テキスト投稿は、コメント、記事、フォーラム投稿、ソーシャルメディアディスカッション、およびその他の投稿の形で、ほぼどこでも利用できます。
テキストコンテンツモデレーションアルゴリズムは、さまざまな長さとスタイルのテキストをスキャンして、不要なコンテンツを検出できる必要があります。 さらに、言語と文化的ニュアンスが複雑であるため、テキストのモデレートは困難な作業になる可能性があります。
画像
画像のモデレートはテキストのモデレーションよりもはるかに簡単ですが、適切なガイドラインまたは標準を設定することが不可欠です。
さらに、画像をモデレートするときに文化の違いが関係する可能性があるため、地理的に離れたいくつかの場所にあるユーザーコミュニティを完全に理解し、接続することが重要です。
動画
テキストや画像とは異なり、ビデオのモデレートには時間がかかる可能性があるため、ビデオコンテンツのモデレートは非常に困難です。 モデレーターは、ビデオが消費に適しているかどうかを判断する前に、ビデオ全体を視聴する必要があります。 動画の数フレームだけが露骨で邪魔なものであっても、モデレーターはコンテンツ全体を削除する必要があります。
ライブストリーミング
ライブストリーミングは、おそらく、モデレートするのに最も難しいコンテンツです。 これは、ビデオとそれに伴うテキストのモデレートがストリーミングと同時に行われる必要があるためです。
コンテンツモデレーションはどのように機能しますか？
プラットフォームでコンテンツのモデレートを開始するには、まず、不適切なコンテンツを決定する標準またはガイドラインを設定する必要があります。 これらのガイドラインは、モデレーターがコンテンツに削除のフラグを立てるのに役立ちます。
コンテンツをレビューするときにモデレーターが考慮すべき感度レベルまたはしきい値を定義します。 しきい値は、ブランド、ビジネスの種類、ユーザーの期待、および場所に基づいて定義する必要があります。
コンテンツモデレーションの種類
あなたは多くから選ぶことができます モデレートプロセス あなたのブランドのニーズと ユーザーの同意。 それらの一部は次のとおりです。
事前モデレーション
コンテンツがサイトに表示される前に、コンテンツはモデレートのキューにあります。 コンテンツがレビューされ、消費に適していると見なされた後にのみ、プラットフォームに公開されます。 これは明示的なコンテンツをブロックする安全な方法ですが、時間がかかります。
ポストモデレーション
事後モデレーションは、ユーザーエンゲージメントとモデレーションの間にトレードオフがあるコンテンツモデレーションの標準的な方法です。 ユーザーは投稿を投稿できますが、モデレートのためにキューに入れられます。 コンテンツにフラグが付けられている場合は、レビューされて削除されます。 企業は、不適切なコンテンツが長時間オンラインにとどまらないように、レビュー時間を短縮するよう努めています。
リアクティブモデレーション
リアクティブモデレートでは、ユーザーコミュニティは、コミュニティに違反する不適切なコンテンツにフラグを立てることをお勧めします ルールとガイドライン。 この方法では、モデレートが必要なコンテンツにコミュニティの注意が向けられます。 ただし、不快なコンテンツがプラットフォームに長期間残る可能性があります。
分散モデレーション
分散モデレート方式では、オンラインコミュニティは、評価システムを使用して、不快であると判断したコンテンツやガイドラインに反するコンテンツを確認、フラグ付け、および削除できます。
自動モデレーション
名前が示すように、自動モデレーションはさまざまなツールとシステムを使用して、単語やフレーズにフラグを付け、送信を拒否します。 機械学習アルゴリズムを使用して、禁止されている特定の単語、画像、動画を除外することで機能します。
テクノロジーを活用したモデレーションが普及しつつありますが、 人間の節度 レビュー中は無視できません。 企業は、理想的には、少なくとも複雑な状況では、自動化されたツールと人間のモデレーターを組み合わせて使用します。
[また読む： ケーススタディ – コンテンツモデレーション]
機械学習はコンテンツのモデレーションにどのように役立ちますか？
5億人以上がインターネットを使用し、4億人以上がソーシャルメディアネットワークで活動しているため、毎日生成される膨大な数の画像、テキスト、ビデオ、投稿、メッセージに驚かされるのは簡単ではありません。 この巨大なコンテンツは、ソーシャルメディアサイトにアクセスするユーザーが快適で豊かな体験をすることができるように、何らかの方法でモデレートする必要があります。
コンテンツのモデレーションは、露骨な、攻撃的な、虐待的な、詐欺的な、またはブランドの精神に反するコンテンツを削除するためのソリューションとして生まれました。 従来、企業は、プラットフォームで公開されたオンラインのユーザー生成コンテンツをレビューするために、人間のモデレーターに完全に依存してきました。 ただし、完全に人間のモデレーターに依存すると、プロセスに時間がかかり、コストがかかり、非効率になる可能性があります。
現在、企業は機械学習アルゴリズムを使用して、コンテンツを自動的かつ効率的にモデレートしています。 AI電源 コンテンツのモデレーションにより、プロセス全体が効率的、高速、一貫性があり、費用効果が高くなりました。
このプロセスは人間のモデレーターの必要性を排除するものではありませんが– ヒューマンインザループ、人間のモデレーターの貢献は、複雑な問題に対処するのに役立ちます。 さらに、人間のモデレーターは、言語のニュアンス、文化の違い、およびコンテキストをよりよく理解します。 自動化されたツールを使用すると、人間のモデレーターの助けを借りて、トリガーコンテンツへの露出による心理的影響が軽減されます。
コンテンツモデレーションの課題
コンテンツモデレーションアルゴリズムを開発する際の主な課題は、速度、大量のデータを処理する機能、および精度の維持の必要性です。 さらに、そのようなモデルの開発には大量のデータが必要です。 しかし、デジタルプラットフォームのコンテンツデータベースのほとんどが企業の所有物になるため、このようなデータは困難です。
正確なコンテンツモデレーションアルゴリズムを開発する際のもうXNUMXつの大きな課題は、言語です。 信頼性の高いコンテンツモデレーションアプリケーションは、いくつかの言語を認識し、文化的ニュアンス、社会的文脈、および言語のダイナミズムを理解できる必要があります。
言語は時間の経過とともにいくつかの変化を経るため、昨日は無実だった特定の単語が今日悪評を博した可能性があるため、MLモデルは変化する世界に対応する必要があります。 たとえば、ヌードの絵画は、露骨で盗撮的なもの、または単に芸術的なものである可能性があります。
なんて コンテンツの一部 不適切と認識または見なされるかどうかは、状況によって異なります。 また、ユーザーがモデレートの取り組みを信頼できるように、プラットフォーム内に一貫性と標準を設定することが重要です。
一般的なユーザーは、常にガイドラインの抜け穴を見つけて、モデレートルールをバイパスしようとします。 ただし、MLアルゴリズムは、時間の変化に応じて継続的に進化できる必要があります。
最後に、それはバイアスの問題です。 コンテキストを検出するためにトレーニングデータベースとトレーニングモデルを多様化することが重要です。 信頼性の高いコンテンツモデレーションアルゴリズムの開発は難しいように思われるかもしれませんが、それは高品質のトレーニングデータセットを手に入れることから始まります。
適切なトレーニングデータセットを提供するための適切な専門知識と経験を持つサードパーティベンダーは、開始するのに適切な場所です。
社会的存在感のあるすべてのビジネスには最先端が必要です コンテンツモデレーションソリューション これは、顧客の信頼と非の打ちどころのない顧客体験を構築するのに役立ちます。 アプリケーションを構築して機械学習モデルをトレーニングするには、最新の言語学と市場固有のコンテンツトレンドに合わせて、バイアスのない高品質のデータベースにアクセスする必要があります。
企業がAIモデルを立ち上げるのを支援してきた長年の経験により、 シャイプ 多様なコンテンツモデレーションのニーズに応える包括的なデータ収集システムを提供します。
