ユーザー生成コンテンツ (UGC) には、顧客がソーシャル メディア プラットフォームに投稿するブランド固有のコンテンツが含まれます。 これには、マーケティング、プロモーション、サポート、フィードバック、エクスペリエンスなどの目的で関連プラットフォームに投稿された音声ファイルを含む、あらゆる種類のテキストおよびメディア コンテンツが含まれます。
ユーザー生成コンテンツ (UGC) が Web 上に遍在していることを考えると、コンテンツのモデレーションは不可欠です。 UGC により、ブランドが本物で、信頼でき、順応性があるように見えます。 コンバージョン数の増加とブランド ロイヤルティの構築に役立ちます。
ただし、ユーザーがウェブ上で自社のブランドについて何を発言するかについて、ブランドはほとんどコントロールできません。 したがって、AI を使用したコンテンツ モデレーションは、特定のブランドに関してオンラインに投稿されたコンテンツを監視する方法の XNUMX つです。 コンテンツのモデレーションについて知っておくべきことはすべてここにあります。
UGC モデレートの課題
UGC モデレートにおける最大の課題の 500 つは、モデレートが必要なコンテンツの量が膨大であることです。 Twitter (現在 X) には平均して毎日 XNUMX 億件のツイートが投稿され、LinkedIn、Facebook、Instagram などのプラットフォームでは数百万件の投稿やコメントが公開されています。 あなたのブランドに特有のコンテンツをすべて監視し続けることは、人間には事実上不可能です。
したがって、手動によるモデレーションの範囲は限られています。 さらに、緊急の対応や緩和が必要な場合には、手動による調整は機能しません。 もう XNUMX つの課題は、UGC がモデレーターの精神的健康に与える影響からもたらされます。
場合によっては、ユーザーが露骨なコンテンツを投稿すると、個人に極度のストレスが生じ、精神的な燃え尽き症候群につながることがあります。 さらに、グローバル化した世界では、効果的なモデレーションにはローカルなコンテンツ分析アプローチが必要ですが、これは個人にとっても大きな課題です。 手動によるコンテンツのモデレーションは XNUMX 年前には可能だったかもしれませんが、今日では人力では不可能です。
コンテンツモデレーションにおける AI の役割
手動によるコンテンツのモデレーションが大きな課題である場合、モデレートされていないコンテンツは、個人、ブランド、その他の組織を不快なコンテンツにさらす可能性があります。 人工知能 (AI) によるコンテンツ モデレーションは、人間のモデレーターがモデレーション プロセスを簡単に完了できるようにする簡単な方法です。 あなたのブランドに言及する投稿であっても、個人やグループ間の双方向のやり取りであっても、効果的な監視とモデレーションが必要です。
この記事の執筆時点で、OpenAI は GPT-4 LLM を使用してコンテンツ モデレーション システムに革命を起こす計画を発表しました。 AI は、あらゆる種類のコンテンツとコンテンツ ポリシーを解釈して適応する機能を備えたコンテンツ モデレーションを提供します。 これらのポリシーをリアルタイムで理解することで、AI モデルが不合理なコンテンツを除外できるようになります。 AI を使えば、人間は有害なコンテンツに明示的にさらされることはなくなります。 スピード、スケーラビリティ、そして適度なライブ コンテンツでも機能します。
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さまざまなコンテンツタイプのモデレート
オンラインに投稿されるコンテンツは多岐にわたるため、コンテンツの種類ごとにモデレートの方法が異なります。 各コンテンツ タイプを監視し、フィルタリングするには、必要なアプローチとテクニックを使用する必要があります。 テキスト、画像、ビデオ、音声に対する AI コンテンツのモデレーション方法を見てみましょう。
5 種類のコンテンツモデレーションと AI を使用して拡張する方法?
テキストベースのコンテンツ
AI プログラムは自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを採用して、オンラインに投稿されたテキストを理解します。 言葉を読むだけでなく、その文章の背後にある意味を解釈し、個人の感情を理解します。 AI はテキスト分類技術を使用して、テキストと感情に基づいてコンテンツを分類します。 この単純な分析に加えて、AI プログラムはエンティティ認識を実装します。 モデレートしながら人名、地名、場所、企業名などを抽出します。
音声コンテンツ
AI プログラムは、この形式で投稿されたコンテンツをモデレートするために音声分析を使用します。 これらのソリューションは、AI を使用して音声をテキスト形式に変換し、NLP と感情分析を実行します。 これにより、モデレーターは声の裏にある調子、センチメント、感情について迅速な結果を得ることができます。
画像コンテンツ
コンピューター ビジョンは、AI プログラムに世界を理解させ、あらゆるものの視覚的表現を作成するために使用されます。 画像管理のために、AI プログラムが有害な画像やわいせつな画像を検出します。 コンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、不健康な画像を除外します。 さらに詳しく説明すると、これらのプログラムは画像内の有害な要素の位置を検出します。 プログラムは、分析に従って画像の各セクションを分類できます。
ビデオコンテンツ
ビデオ コンテンツのモデレーションでは、AI プログラムは上で説明したすべての技術とアルゴリズムを使用します。 ビデオ内の有害なコンテンツをフィルタリングして除去し、結果を人間のモデレーターに提示します。
AI を活用して人間のモデレータの労働条件を改善する
ウェブ上に投稿されるすべてのコンテンツが安全でフレンドリーであるわけではありません。 憎悪に満ちた、恐ろしい、わいせつな、アダルトなコンテンツにさらされた人は誰でも、ある時点で不快に感じるでしょう。 しかし、ソーシャルメディアやその他のプラットフォーム上のコンテンツをモデレートするためにAIプログラムを採用すると、人間をそのような露出から守ることができます。
コンテンツ違反を迅速に検出し、人間のモデレーターがそのようなコンテンツにアクセスしないように保護できます。 これらのソリューションは、特定の単語やビジュアル コンテンツを含むコンテンツをフィルターで除外するように事前にプログラムされているため、人間のモデレーターがコンテンツを分析して決定を下すことが容易になります。
AI は露出を減らすだけでなく、人間を精神的ストレスや意思決定のバイアスから守り、より多くのコンテンツをより短い時間で処理することもできます。
AI と人間の介入のバランス
人間が大量の情報を迅速に処理できない場合、AI プログラムは意思決定においてそれほど効率的ではありません。 したがって、正確かつシームレスなコンテンツモデレーションには人間と AI のコラボレーションが不可欠です。
Human in the Loop (HITL) モデレーションを使用すると、個人がモデレーション プロセスに参加しやすくなります。 AI と人間は両方ともモデレーション プロセスにおいて相互に補完します。 AI プログラムでは、人間が検出のために用語、フレーズ、画像などを追加してモデレーション ルールを作成する必要があります。 さらに、人間は AI が感情分析、心の知能指数、意思決定においてより優れたものになるよう支援することもできます。
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AI モデレーションの速度と効率
コンテンツモデレーションの精度は、人間の専門家によって注釈が付けられたデータセットによって情報を提供される AI モデルのトレーニングに依存します。 これらの注釈者は、話者の言葉の背後にある微妙な意図を識別します。 データにタグを付けて分類する際に、コンテキストとニュアンスの理解をモデルに埋め込みます。 これらの注釈がニュアンスを見逃したり誤解したりすると、AI もその可能性があります。 したがって、人間が音声の複雑さを正確に捉えるかどうかは、AI のモデレーション能力に直接影響します。 シャイプができるのはここです 何千もの文書を処理する ヒューマンインザループ (HITL) を使用して、ML モデルを効果的にトレーニングします。 情報を処理およびフィルタリングするための AI トレーニング データを提供する Shaip の専門知識は、組織がコンテンツの管理を強化し、ブランドが業界での評判を維持するのに役立ちます。
