콘텐츠 검토

콘텐츠 조정에 필요한 가이드 – 중요성, 유형 및 과제

디지털 세계는 끊임없이 진화하고 있으며 이 플랫폼을 다른 플랫폼과 차별화하는 촉매는 사용자 생성 콘텐츠. 전 세계의 회사에는 웹사이트와 전용 소셜 미디어가 있지만 사용자는 비즈니스의 말보다 동료 고객의 의견을 더 신뢰합니다.

이상 억 4.26 명 2021년에 활성 소셜 미디어 사용자였습니다. 6년까지 2027억 명에 도달할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 생성, 캡처, 공유 및 소비되는 콘텐츠의 양은 64.2년에 2020제타바이트에 달했습니다.

새로운 콘텐츠가 엄청난 속도로 생성되고 소비됨에 따라 브랜드는 플랫폼에서 호스팅되는 콘텐츠를 계속 주시해야 합니다. 온라인 플랫폼 사용자에게 안전한 환경이어야 하고 유지되어야 합니다.

콘텐츠 조정이란 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?

사용자 생성 콘텐츠는 소셜 미디어 플랫폼을 추진하고, 콘텐츠 검토 부적절하거나 공격적인 게시물에 대해 이 콘텐츠를 선별하는 것을 말합니다. 비즈니스 및 소셜 미디어 플랫폼에는 호스팅 콘텐츠를 모니터링하기 위한 특정 표준이 있습니다.

지침에는 폭력, 극단주의, 연설을 싫어, 과도한 노출, 저작권 침해 또는 불쾌감을 주는 모든 것. 게시된 콘텐츠는 기준을 충족하지 않을 경우 신고 및 삭제됩니다.

콘텐츠 조정 뒤에 있는 아이디어는 콘텐츠가 브랜드의 이상과 조화를 이루고 품위, 신뢰 및 안전의 가치를 유지하도록 하는 것입니다.

콘텐츠 조정은 기업이 비즈니스 표준, 브랜드 이미지, 평판 및 신뢰성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 매초 플랫폼에 게시되는 엄청난 양의 사용자 생성 콘텐츠로 인해 브랜드가 공격적이고 공격적인 부적절한 콘텐츠, 텍스트, 비디오 및 이미지. 콘텐츠 조정 전략은 사용자가 자신을 표현하고 공격적이고 노골적이며 폭력적인 콘텐츠를 차단하는 동시에 브랜드의 이미지를 유지하는 데 도움이 됩니다.

어떤 콘텐츠 유형을 검토할 수 있습니까?

콘텐츠 조정 알고리즘은 일반적으로 이러한 콘텐츠 유형의 세 가지 또는 조합을 처리합니다.

본문

댓글에서 전체 길이의 기사에 이르기까지 검토가 필요한 텍스트의 양은 정말 어마어마합니다. 텍스트 게시물은 댓글, 기사, 포럼 게시물, 소셜 미디어 토론 및 기타 게시물의 형태로 거의 모든 곳에서 사용할 수 있습니다.

텍스트 콘텐츠 조정 알고리즘은 원치 않는 콘텐츠에 대해 다양한 길이와 스타일의 텍스트를 스캔할 수 있어야 합니다. 더욱이, 텍스트 조정은 언어와 문화적 뉘앙스의 복잡성으로 인해 어려운 작업이 될 수 있습니다.

이미지

이미지 조정은 텍스트 조정보다 훨씬 간단하지만 적절한 지침이나 표준을 마련하는 것이 중요합니다.

 또한 이미지를 검토할 때 문화적 차이가 작용할 수 있으므로 여러 지리적 위치에 있는 사용자 커뮤니티를 철저히 이해하고 연결하는 것이 중요합니다.

동영상

동영상 콘텐츠를 조정하는 것은 텍스트나 이미지와 달리 시간이 많이 소요될 수 있으므로 매우 어렵습니다. 중재자는 비디오가 소비하기에 적합하거나 부적합하다고 판단하기 전에 전체 비디오를 시청해야 합니다. 비디오의 몇 프레임만 노골적이거나 방해가 되더라도 중재자는 전체 콘텐츠를 제거해야 합니다. 

라이브 스트리밍 

라이브 스트리밍은 아마도 조정하기 가장 어려운 콘텐츠일 것입니다. 스트리밍과 동시에 동영상과 그에 따른 텍스트 조정이 이루어져야 하기 때문입니다.

콘텐츠 조정은 어떻게 작동합니까?

플랫폼에서 콘텐츠를 조정하기 시작하려면 먼저 부적절한 콘텐츠를 결정하는 표준이나 지침을 마련해야 합니다. 이 가이드라인은 중재자가 제거할 콘텐츠를 신고하는 데 도움이 됩니다.

콘텐츠를 검토할 때 중재자가 고려해야 하는 민감도 수준 또는 임계값 콘텐츠를 정의합니다. 임계값은 브랜드, 비즈니스 유형, 사용자 기대치 및 위치를 기반으로 정의해야 합니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

콘텐츠 조정 유형

콘텐츠 조정 유형

당신은 많은 중에서 선택할 수 있습니다 중재 프로세스 귀하의 브랜드 요구 사항 및 사용자 동의. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.

사전 검토

콘텐츠가 사이트에 표시되기 전에 검토 대기열에 있습니다. 콘텐츠가 검토되고 소비에 적합하다고 판단된 후에야 플랫폼에 게시됩니다. 이것은 노골적인 콘텐츠를 차단하는 안전한 방법이지만 시간이 많이 걸립니다.

사후 검토

사후 조정은 사용자 참여와 조정 사이에 균형이 있는 콘텐츠 조정의 표준 방법입니다. 사용자가 제출물을 게시할 수 있지만 여전히 검토를 위해 대기 중입니다. 콘텐츠가 신고된 경우 검토 및 제거됩니다. 기업은 부적절한 콘텐츠가 너무 오랫동안 온라인에 남아 있지 않도록 검토 시간을 단축하기 위해 노력합니다.

반응적 중재

사후 중재에서 사용자 커뮤니티는 커뮤니티를 위반하는 부적절한 콘텐츠를 신고하도록 권장됩니다. 규칙 및 지침. 이 방법에서는 중재가 필요한 콘텐츠에 커뮤니티의 관심이 집중됩니다. 그러나 불쾌감을 주는 콘텐츠는 더 오랜 기간 동안 플랫폼에 남아 있을 수 있습니다.

분산 중재

분산 중재 방법에서 온라인 커뮤니티는 평가 시스템을 사용하여 지침에 위배되고 불쾌감을 주는 콘텐츠를 검토, 플래그 지정 및 제거할 수 있습니다.

자동화된 조정

이름에서 알 수 있듯이 자동화된 중재는 다양한 도구와 시스템을 사용하여 단어나 구문에 플래그를 지정하고 제출을 거부합니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 특정 금지 단어, 이미지 및 비디오를 필터링하여 작동합니다.

기술 기반 조정이 널리 보급되고 있지만 인간의 절제 검토에서 무시할 수 없습니다. 기업은 최소한 복잡한 상황에서 자동화된 도구와 중재자의 조합을 이상적으로 사용합니다.

머신 러닝은 콘텐츠 조정에 어떻게 도움이 됩니까?

5억 명이 넘는 사람들이 인터넷을 사용하고 4억 명이 넘는 소셜 미디어 네트워크에서 활동하고 있는 상황에서 매일 생성되는 엄청난 수의 이미지, 텍스트, 비디오, 게시물 및 메시지에 놀라기는 쉽지 않습니다. 이 거대한 콘텐츠는 소셜 미디어 사이트에 액세스하는 사용자가 즐겁고 풍부한 경험을 할 수 있도록 어떤 식으로든 조정되어야 합니다.

콘텐츠 조정은 노골적, 공격적, 욕설, 사기 또는 브랜드 정신에 반하는 콘텐츠를 제거하기 위한 솔루션으로 등장했습니다. 전통적으로 기업은 플랫폼에 게시된 온라인 사용자 생성 콘텐츠를 검토하기 위해 전적으로 인간 중재자에게 의존해 왔습니다. 그러나 전적으로 인간 중재자에 의존하면 프로세스가 시간 소모적이고 비용이 많이 들고 비효율적일 수 있습니다.

기업은 이제 기계 학습 알고리즘을 사용하여 콘텐츠를 자동으로 효율적으로 조정하고 있습니다. AI 기반 콘텐츠 조정은 전체 프로세스를 효율적이고 빠르며 일관되고 비용 효율적으로 만들었습니다.

이 프로세스가 인간 중재자의 필요성을 제거하지는 않지만 – 고리 안에 갇힌 사람, 인간 중재자의 기여는 복잡한 문제를 처리하는 데 도움이 됩니다. 또한, 중재자는 언어 뉘앙스, 문화적 차이 및 맥락을 더 잘 이해합니다. 인간 중재자의 도움을 받아 자동화된 도구를 사용하면 트리거 콘텐츠에 대한 노출로 인한 심리적 영향이 줄어듭니다.

콘텐츠 조정의 과제

콘텐츠 조정의 과제 콘텐츠 조정 알고리즘 개발의 주요 과제는 속도, 대용량 데이터 처리 능력 및 정확성 유지에 대한 요구입니다. 또한 이러한 모델을 개발하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 그러나 이러한 데이터는 대부분의 디지털 플랫폼의 콘텐츠 데이터베이스가 회사의 자산이 되기 때문에 어렵습니다.

정확한 콘텐츠 조정 알고리즘을 개발할 때 또 다른 주요 과제는 언어입니다. 신뢰할 수 있는 콘텐츠 조정 응용 프로그램은 여러 언어를 인식하고 문화적 뉘앙스, 사회적 맥락 및 언어적 역동성을 이해할 수 있어야 합니다.

언어는 시간이 지남에 따라 몇 가지 변화를 거치기 때문에 어제 순진했던 특정 단어가 오늘날에는 악명을 얻을 수 있었습니다. ML 모델은 변화하는 세상과 보조를 맞춰야 합니다. 예를 들어, 누드 그림은 노골적이고 관음적이거나 단순히 예술일 수 있습니다.

어떻게 내용의 조각 상황에 따라 부적절한 것으로 인식되거나 간주됩니다. 사용자가 중재 노력을 신뢰할 수 있도록 플랫폼 내에서 일관성과 표준을 유지하는 것이 중요합니다.

일반적인 사용자는 항상 지침에서 허점을 찾고 중재 규칙을 우회하려고 합니다. 그러나 ML 알고리즘은 변화하는 시간에 따라 지속적으로 발전할 수 있어야 합니다.

마지막으로 편견의 문제입니다. 컨텍스트를 감지하기 위해 훈련 데이터베이스와 훈련 모델을 다양화하는 것이 중요합니다. 신뢰할 수 있는 콘텐츠 조정 알고리즘을 개발하는 것이 어려울 수 있지만 고품질 교육 데이터 세트를 손에 넣는 것부터 시작합니다.

적절한 교육 데이터 세트를 제공하는 데 있어 올바른 전문 지식과 경험을 가진 제XNUMX자 공급업체가 시작하기에 적합한 곳입니다.

사회적 존재가 있는 모든 비즈니스에는 최첨단 기술이 필요합니다. 콘텐츠 조정 솔루션 고객 신뢰와 완벽한 고객 경험을 구축하는 데 도움이 됩니다. 애플리케이션을 구축하고 기계 학습 모델을 훈련하려면 최신 언어학 및 시장별 콘텐츠 트렌드에 맞춰 편향되지 않은 고품질 데이터베이스에 액세스해야 합니다.

기업이 AI 모델을 출시하도록 지원한 다년간의 경험을 바탕으로, 샤이프 다양한 콘텐츠 조정 요구 사항을 충족하는 포괄적인 데이터 수집 시스템을 제공합니다.

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