O conteúdo gerado pelo usuário (UGC) inclui conteúdo específico da marca que os clientes postam em plataformas de mídia social. Inclui todos os tipos de conteúdo de texto e mídia, incluindo arquivos de áudio postados em plataformas relevantes para fins de marketing, promoção, suporte, feedback, experiências, etc.
Dada a presença onipresente de conteúdo gerado pelo usuário (UGC) na web, a moderação de conteúdo é essencial. O UGC pode fazer uma marca parecer autêntica, confiável e adaptável. Pode ajudar a aumentar o número de conversões e a construir fidelidade à marca.
No entanto, as marcas também têm um controle insignificante sobre o que os usuários dizem sobre sua marca na web. Portanto, a moderação de conteúdo com IA é uma das formas de monitorar o conteúdo postado online sobre uma marca específica. Aqui está tudo o que você precisa saber sobre moderação de conteúdo.
O desafio de moderar UGC
Um dos maiores desafios da moderação de UGC é o grande volume de conteúdo que requer moderação. Em média, 500 milhões de tweets são postados diariamente no Twitter (agora X), e milhões de posts e comentários são publicados em plataformas como LinkedIn, Facebook e Instagram. Ficar de olho em cada conteúdo específico da sua marca é virtualmente impossível para um ser humano.
Conseqüentemente, a moderação manual tem um escopo limitado. Além disso, nos casos em que é necessária uma reação ou mitigação urgente, a moderação manual não funcionará. Outra série de desafios vem do impacto do UGC no bem-estar emocional dos moderadores.
Às vezes, os usuários postam conteúdo explícito, causando extremo estresse aos indivíduos e levando ao esgotamento mental. Além disso, num mundo globalizado, a moderação eficaz requer uma abordagem de análise de conteúdo local, o que também representa um grande desafio para os indivíduos. A moderação manual de conteúdo pode ter sido possível há uma década, mas não é humanamente possível hoje.
O papel da IA na moderação de conteúdo
Onde a moderação manual de conteúdo é um grande desafio, o conteúdo não moderado pode expor indivíduos, marcas e qualquer outra entidade a conteúdo ofensivo. A moderação de conteúdo por Inteligência Artificial (IA) é uma maneira fácil de ajudar moderadores humanos a concluir o processo de moderação com facilidade. Quer se trate de uma postagem mencionando sua marca ou de uma interação bidirecional entre indivíduos ou grupos, é necessário monitoramento e moderação eficazes.
No momento em que este post foi escrito, a OpenAI revelou planos para revolucionar o sistema de moderação de conteúdo com GPT-4 LLM. A IA fornece moderação de conteúdo com a capacidade de interpretar e adaptar todos os tipos de conteúdo e políticas de conteúdo. Compreender essas políticas em tempo real permite que um modelo de IA filtre conteúdo irracional. Com a IA, os humanos não serão explicitamente expostos a conteúdos nocivos; eles podem trabalhar com velocidade, escalabilidade e também moderar conteúdo ao vivo.
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Moderando vários tipos de conteúdo
Dada a grande variedade de conteúdo postado online, a forma como cada tipo de conteúdo é moderado é diferente. Devemos usar as abordagens e técnicas necessárias para monitorar e filtrar cada tipo de conteúdo. Vamos ver os métodos de moderação de conteúdo de IA para texto, imagens, vídeo e voz.
5 tipos de moderação de conteúdo e como dimensionar usando IA?
Conteúdo baseado em texto
Um programa de IA empregará algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL) para compreender o texto postado online. Não apenas lerá as palavras, mas também interpretará o significado por trás do texto e descobrirá as emoções do indivíduo. A IA usará técnicas de classificação de texto para categorizar o conteúdo com base no texto e nos sentimentos. Além desta análise simples, um programa de IA implementa o reconhecimento de entidades. Extrai nomes de pessoas, lugares, locais, empresas, etc., enquanto modera.
Conteúdo de Voz
Os programas de IA usam análise de voz para moderar o conteúdo postado neste formato. Essas soluções usam IA para traduzir voz em formato de texto e, em seguida, executar PNL e análise de sentimento. Isso ajuda os moderadores com resultados rápidos sobre a tonalidade, o sentimento e a emoção por trás da voz.
Conteúdo de Imagens
A visão computacional é usada para fazer um programa de IA compreender o mundo e criar uma representação visual de todas as coisas. Para moderação de imagens, os programas de IA detectam imagens prejudiciais e obscenas. Ele usa algoritmos de visão computacional para filtrar imagens prejudiciais. Indo mais detalhadamente, esses programas detectam a localização de elementos prejudiciais na imagem. Os programas podem categorizar cada seção da imagem de acordo com sua análise.
Conteúdo de Vídeo
Para moderação de conteúdo de vídeo, um programa de IA usará todas as técnicas e algoritmos de que falamos acima. Ele filtrará com sucesso o conteúdo prejudicial do vídeo e apresentará os resultados aos moderadores humanos.
Melhorando as condições de trabalho dos moderadores humanos com IA
Nem todo conteúdo postado na web é seguro e amigável. Qualquer indivíduo exposto a conteúdo odioso, horrível, obsceno e adulto se sentirá desconfortável em algum momento. Mas quando empregamos programas de IA para moderar conteúdo nas redes sociais e outras plataformas, isso protegerá os humanos de tal exposição.
Ele pode detectar rapidamente violações de conteúdo e proteger moderadores humanos de acessar tal conteúdo. Como essas soluções são pré-programadas para filtrar conteúdo com determinadas palavras e conteúdos visuais, será mais fácil para um moderador humano analisar o conteúdo e tomar uma decisão.
Além de reduzir a exposição, a IA também pode proteger os humanos do estresse mental e do preconceito de decisão e processar mais conteúdo em menos tempo.
O equilíbrio entre IA e intervenção humana
Onde os humanos são incapazes de processar toneladas de informações rapidamente, um programa de IA não é tão eficiente na tomada de decisões. Conseqüentemente, uma colaboração entre humanos e IA é essencial para uma moderação de conteúdo precisa e contínua.
A moderação Human in the Loop (HITL) torna mais fácil para um indivíduo participar do processo de moderação. Tanto a IA quanto os humanos se complementam no processo de moderação. Um programa de IA precisará de humanos para criar regras de moderação, adicionando termos, frases, imagens, etc., para detecção. Além disso, os humanos também podem ajudar uma IA a se tornar melhor na análise de sentimentos, na inteligência emocional e na tomada de decisões.
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A velocidade e eficiência da moderação de IA
A precisão da moderação de conteúdo depende do treinamento do modelo de IA, que é informado por conjuntos de dados anotados por especialistas humanos. Esses anotadores discernem as intenções sutis por trás das palavras dos falantes. À medida que marcam e categorizam os dados, eles incorporam sua compreensão do contexto e das nuances no modelo. Se essas anotações perderem ou interpretarem mal as nuances, a IA também poderá fazer isso. Conseqüentemente, a precisão com que os humanos capturam as complexidades da fala impacta diretamente as capacidades de moderação da IA. É aqui que Shaip pode processar milhares de documentos com human-in-the-loop (HITL) para treinar modelos de ML de maneira eficaz. A experiência da Shaip no fornecimento de dados de treinamento de IA para processar e filtrar informações pode ajudar as organizações a capacitar a moderação de conteúdo e ajudar as marcas a manter sua reputação no setor.
