數字世界在不斷發展，將這個平台與其他平台區分開來的一個催化劑是 用戶生成內容. 儘管世界各地的公司都有自己的網站和專門的社交媒體存在，但用戶更可能相信同行客戶的意見，而不是聽從企業的話。
市面上有超過 4.26億人 2021 年是活躍的社交媒體用戶。預計到 6 年，這一數字將達到 2027 億大關。64.2 年，全球範圍內生成、捕獲、共享和消費的內容量達到 2020 ZB。
隨著新內容以驚人的速度產生和消費，品牌必須密切關注其平台上託管的內容。 在線平台 對於他們的用戶來說，應該是並且仍然是一個安全的環境。
[另請閱讀： 了解自動內容審核]
什麼是內容審核，為什麼？
用戶生成的內容推動社交媒體平台，以及 內容審核 指篩選此內容以查找不適當或冒犯性的帖子。 商業和社交媒體平台具有監控其託管內容的特定標準。
指導方針可能包括暴力、極端主義、 仇恨言論、裸露、侵犯版權或任何令人反感的內容。 如果發布的內容不符合標準，將被標記並刪除。
內容審核背後的理念是確保內容符合品牌理念，並堅持正派、信任和安全的價值觀。
內容審核對於企業維持業務標準、品牌形象、聲譽和信譽至關重要。 每一秒，平台上發布的用戶生成內容數量驚人，這讓品牌難以抵禦攻擊性和 不適當的內容， 文本、視頻和圖像。 內容審核策略有助於品牌維護其形象，同時允許用戶表達自己並關閉攻擊性、露骨和暴力內容。
您可以審核哪些內容類型？
內容審核算法通常處理三種或這些內容類型的組合。
文本
需要審核的大量文字——從評論到長篇文章——是相當驚人的。 文本帖子幾乎可以在任何地方以評論、文章、論壇帖子、社交媒體討論和其他帖子的形式出現。
文本內容審核算法應該能夠掃描不同長度和样式的文本以查找不需要的內容。 此外，由於語言和文化細微差別的複雜性，文本審核可能是一項艱鉅的任務。
圖片
圖像審核比文本審核簡單得多，但必須制定適當的指導方針或標準。
此外，由於在調整圖像時可能會出現文化差異，因此徹底了解多個地理位置的用戶社區並與之建立聯繫至關重要。
影片
審核視頻內容非常困難，因為審核視頻可能很耗時，這與文本或圖像不同。 版主必須先觀看整個視頻，然後才能認為它適合或不適合觀看。 即使視頻中只有幾幀是露骨的或令人不安的，也會迫使版主刪除整個內容。
流媒體直播
直播可能是最具挑戰性的內容。 這是因為視頻和隨附的文本審核必須與流媒體同時進行。
內容審核如何工作？
要開始在您的平台上審核內容，您應該首先制定確定不當內容的標准或指南。 這些指南可幫助版主標記要刪除的內容。
定義內容版主在審查內容時應考慮的敏感度級別或閾值。 閾值應根據您的品牌、業務類型、用戶期望和位置來定義。
內容審核的類型
你可以從很多中選擇 審核過程 滿足您的品牌需求和 用戶同意。 他們之中有一些是：
預審核
在內容顯示在您的網站上之前，它處於等待審核的隊列中。 只有在內容經過審核並被認為適合消費後，才會在平台上發布。 儘管這是阻止顯式內容的安全方法，但它很耗時。
審核後
後審核是內容審核的標準方法，其中在用戶參與度和審核之間進行權衡。 儘管允許用戶發布他們的提交，但仍然需要排隊等待審核。 如果內容已被標記，則會對其進行審核並刪除。 企業努力實現更短的審核時間，以便不適當的內容不允許在網上停留太久。
反應適度
在被動審核中，鼓勵用戶社區標記違反社區的不當內容 規則和準則. 在這種方法中，社區的注意力被吸引到需要審核的內容上。 但是，攻擊性內容可能會在平台上停留更長時間。
分佈式審核
在分佈式審核方法中，在線社區可以使用評級系統審查、標記和刪除他們認為令人反感和違反指南的內容。
自動審核
顧名思義，自動審核使用各種工具和系統來標記單詞或短語並拒絕提交。 它通過使用機器學習算法過濾掉某些被禁止的單詞、圖像和視頻來工作。
儘管技術驅動的節制正在變得流行， 人類節制 在審查中不能忽視。 理想情況下，企業至少在復雜情況下使用自動化工具和人工審核的組合。
[另請閱讀： 案例研究 – 內容審核]
機器學習如何幫助內容審核？
有超過 5 億人使用互聯網，超過 4 億人活躍在社交媒體網絡上，要對每天生成的大量圖像、文本、視頻、帖子和消息感到驚訝並不容易。 這種龐大的內容必須以某種方式進行審核，以便訪問其社交媒體網站的用戶可以獲得愉快和豐富的體驗。
內容審核是作為刪除露骨、冒犯、辱罵、詐騙或違反品牌精神的內容的解決方案而出現的。 傳統上，企業完全依賴人工版主來審查在其平台上發布的在線用戶生成內容。 但是，完全依賴人工審核可能會使流程耗時、成本高且效率低下。
企業現在正在使用機器學習算法來自動有效地審核內容。 AI供電 內容審核使整個過程高效、快速、一致且具有成本效益。
雖然這個過程並沒有消除對人工主持人的需求—— 人在環，人類版主的貢獻有助於處理複雜的問題。 此外，人類版主更好地理解語言的細微差別、文化差異和上下文。 當使用自動化工具時，在人工版主的幫助下，它可以減少接觸觸發內容的心理影響。
內容審核的挑戰
開發內容審核算法的主要挑戰是需要速度、處理大量數據的能力和保持準確性。 此外，開發這樣的模型需要大量的數據。 然而，隨著大多數數字平台的內容數據庫成為公司的財產，此類數據具有挑戰性。
開發準確的內容審核算法的另一個主要挑戰是語言。 一個可靠的內容審核應用程序應該能夠識別多種語言並理解文化細微差別、社會背景和語言動態。
由於一種語言會隨著時間的推移而經歷多次變化，就像昨天無辜的某些詞今天可能會聲名狼藉——機器學習模型需要跟上不斷變化的世界。 例如，一幅裸體畫可能是露骨的、偷窺的，也可能只是藝術。
怎麼樣 一段內容 被認為或被認為不合適取決於上下文。 在您的平台內保持一致性和標準至關重要，這樣您的用戶才能信任您的審核工作。
典型的用戶總是試圖在您的指南中找到漏洞並繞過審核規則。 但是，您的 ML 算法應該能夠隨著時代的變化而不斷發展。
最後，是偏見的問題。 使您的訓練數據庫和訓練模型多樣化以檢測上下文至關重要。 儘管開發可靠的內容審核算法似乎具有挑戰性，但首先要掌握高質量的訓練數據集。
在提供足夠的培訓數據集方面具有適當專業知識和經驗的第三方供應商是正確的起點。
每個具有社會影響力的企業都需要尖端技術 內容審核解決方案 這有助於建立客戶信任和無可挑剔的客戶體驗。 要構建應用程序並訓練您的機器學習模型，您需要訪問一個沒有偏見、符合最新語言學和特定市場內容趨勢的高質量數據庫。
憑藉我們多年幫助企業推出人工智能模型的經驗， 夏普 提供全面的數據收集系統，以滿足不同的內容審核需求。
