I contenuti generati dagli utenti (UGC) includono i contenuti specifici del marchio che i clienti pubblicano sulle piattaforme dei social media. Include tutti i tipi di contenuti testuali e multimediali, compresi i file audio pubblicati su piattaforme pertinenti per scopi quali marketing, promozione, supporto, feedback, esperienze, ecc.
Data la presenza onnipresente di contenuti generati dagli utenti (UGC) sul Web, la moderazione dei contenuti è essenziale. Gli UGC possono far sembrare un marchio autentico, affidabile e adattabile. Può aiutare ad aumentare il numero di conversioni e aiutare a costruire la fedeltà al marchio.
Tuttavia, i brand hanno anche un controllo trascurabile su ciò che gli utenti dicono del loro brand sul web. Pertanto, la moderazione dei contenuti con l'intelligenza artificiale è uno dei modi per monitorare i contenuti pubblicati online su un marchio specifico. Ecco tutto ciò che devi sapere sulla moderazione dei contenuti.
La sfida della moderazione dei contenuti generati dagli utenti
Una delle maggiori sfide con la moderazione degli UGC è l'enorme volume di contenuti che richiede moderazione. In media, ogni giorno vengono pubblicati 500 milioni di tweet su Twitter (Now X) e milioni di post e commenti vengono pubblicati su piattaforme come LinkedIn, Facebook e Instagram. Tenere d'occhio ogni contenuto specifico del tuo marchio è praticamente impossibile per un essere umano.
Pertanto, la moderazione manuale ha una portata limitata. Inoltre, nei casi in cui è necessaria una reazione o una mitigazione urgente, la moderazione manuale non funzionerà. Un altro flusso di sfide deriva dall’impatto degli UGC sul benessere emotivo dei moderatori.
A volte, gli utenti pubblicano contenuti espliciti causando uno stress estremo alle persone e portando a un esaurimento mentale. Inoltre, in un mondo globalizzato, una moderazione efficace richiede un approccio di analisi del contenuto locale, che rappresenta anche una grande sfida per gli individui. La moderazione manuale dei contenuti poteva essere possibile dieci anni fa, ma oggi non è umanamente possibile.
Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella moderazione dei contenuti
Laddove la moderazione manuale dei contenuti rappresenta una sfida enorme, i contenuti non moderati possono esporre individui, marchi e qualsiasi altra entità a contenuti offensivi. La moderazione dei contenuti basata sull'intelligenza artificiale (AI) è una soluzione semplice per aiutare i moderatori umani a completare facilmente il processo di moderazione. Che si tratti di un post che menziona il tuo marchio o di un'interazione bidirezionale tra individui o gruppi, sono necessari un monitoraggio e una moderazione efficaci.
Al momento della stesura di questo post, OpenAI ha svelato i piani per rivoluzionare il sistema di moderazione dei contenuti con GPT-4 LLM. L'intelligenza artificiale fornisce alla moderazione dei contenuti la capacità di interpretare e adattare tutti i tipi di contenuti e politiche sui contenuti. La comprensione di queste politiche in tempo reale consente a un modello di intelligenza artificiale di filtrare i contenuti irragionevoli. Con l'intelligenza artificiale, gli esseri umani non saranno esplicitamente esposti a contenuti dannosi; possono funzionare anche a velocità, scalabilità e contenuto live moderato.
[Leggi anche: 5 tipi di moderazione dei contenuti e come scalare utilizzando l'intelligenza artificiale?]
Moderare vari tipi di contenuto
Data l'ampia gamma di contenuti pubblicati online, il modo in cui ogni tipo di contenuto viene moderato è diverso. Dobbiamo utilizzare gli approcci e le tecniche necessari per monitorare e filtrare ogni tipo di contenuto. Vediamo i metodi di moderazione dei contenuti AI per testo, immagini, video e voce.
5 tipi di moderazione dei contenuti e come scalare utilizzando l'intelligenza artificiale?
Contenuto basato su testo
Un programma di intelligenza artificiale utilizzerà algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il testo pubblicato online. Non solo leggerà le parole, ma interpreterà anche il significato dietro il testo e capirà le emozioni dell'individuo. L'intelligenza artificiale utilizzerà tecniche di classificazione del testo per classificare il contenuto in base a testo e sentimenti. Oltre a questa semplice analisi, un programma di intelligenza artificiale implementa il riconoscimento delle entità. Estrae nomi di persone, luoghi, località, aziende, ecc., Durante la moderazione.
Contenuto vocale
I programmi di intelligenza artificiale utilizzano l'analisi vocale per moderare i contenuti pubblicati in questo formato. Queste soluzioni utilizzano l'intelligenza artificiale per tradurre la voce in formato testo e quindi eseguire la PNL e l'analisi del sentiment. Ciò aiuta i moderatori a ottenere risultati rapidi sulla tonalità, il sentimento e l'emozione dietro la voce.
Contenuto delle immagini
La visione artificiale viene utilizzata per fare in modo che un programma di intelligenza artificiale comprenda il mondo e crei una rappresentazione visiva di tutte le cose. Per la moderazione delle immagini, i programmi AI rilevano immagini dannose e oscene. Utilizza algoritmi di visione artificiale per filtrare le immagini malsane. Andando più nel dettaglio, questi programmi rilevano la posizione degli elementi dannosi nell'immagine. I programmi possono classificare ogni sezione dell'immagine in base alla sua analisi.
Contenuto video
Per la moderazione dei contenuti video, un programma di intelligenza artificiale utilizzerà tutte le tecniche e gli algoritmi di cui abbiamo parlato sopra. Filtrerà con successo i contenuti dannosi nel video e presenterà i risultati ai moderatori umani.
Migliorare le condizioni di lavoro dei moderatori umani con l'intelligenza artificiale
Non tutti i contenuti pubblicati sul Web sono sicuri e amichevoli. Qualsiasi individuo esposto a contenuti odiosi, orribili, osceni e per adulti si sentirà a disagio a un certo punto. Ma quando utilizziamo programmi di intelligenza artificiale per moderare i contenuti sui social media e su altre piattaforme, proteggerà gli esseri umani da tale esposizione.
Può rilevare rapidamente le violazioni dei contenuti e proteggere i moderatori umani dall'accesso a tali contenuti. Poiché queste soluzioni sono pre-programmate per filtrare i contenuti con determinate parole e contenuto visivo, sarà più facile per un moderatore umano analizzare il contenuto e prendere una decisione.
Oltre a ridurre l'esposizione, l'intelligenza artificiale può anche proteggere gli esseri umani dallo stress mentale e dai pregiudizi decisionali ed elaborare più contenuti in meno tempo.
L'equilibrio tra intelligenza artificiale e intervento umano
Laddove gli esseri umani non sono in grado di elaborare rapidamente tonnellate di informazioni, un programma di intelligenza artificiale non è altrettanto efficiente nel prendere decisioni. Pertanto, una collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale è essenziale per una moderazione dei contenuti accurata e senza soluzione di continuità.
La moderazione Human in the Loop (HITL) rende più semplice per un individuo prendere parte al processo di moderazione. Sia l’intelligenza artificiale che gli esseri umani si completano a vicenda nel processo di moderazione. Un programma di intelligenza artificiale avrà bisogno che gli esseri umani creino regole di moderazione, aggiungendo termini, frasi, immagini, ecc., per il rilevamento. Inoltre, gli esseri umani possono anche aiutare un’intelligenza artificiale a migliorare nell’analisi dei sentimenti, nell’intelligenza emotiva e nel prendere decisioni.
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La velocità e l'efficienza della moderazione dell'intelligenza artificiale
L'accuratezza della moderazione dei contenuti dipende dall'addestramento del modello di intelligenza artificiale, che è informato da set di dati annotati da esperti umani. Questi annotatori discernono le sottili intenzioni dietro le parole di chi parla. Mentre etichettano e classificano i dati, incorporano la loro comprensione del contesto e delle sfumature nel modello. Se queste annotazioni perdono o interpretano erroneamente le sfumature, anche l’intelligenza artificiale potrebbe farlo. Pertanto, la precisione con cui gli esseri umani catturano le complessità del discorso ha un impatto diretto sulle capacità di moderazione dell’intelligenza artificiale. Qui è dove Shaip può farlo elaborare migliaia di documenti con human-in-the-loop (HITL) per addestrare efficacemente i modelli ML. L'esperienza di Shaip nel fornire dati di addestramento AI per elaborare e filtrare le informazioni può aiutare le organizzazioni a potenziare la moderazione dei contenuti e aiutare i marchi a mantenere la propria reputazione nel settore.
