الدليل اللازم لضبط المحتوى - الأهمية والأنواع والتحديات

أنواع الإشراف على المحتوى

يمكنك الاختيار من بين العديد عمليات الاعتدال لاحتياجات علامتك التجارية و موافقة المستخدم. وبعضها:

ما قبل الاعتدال

قبل عرض المحتوى على موقعك ، يكون في قائمة انتظار المراجعة. فقط بعد مراجعة المحتوى واعتباره صالحًا للاستهلاك يتم نشره على المنصة. على الرغم من أن هذه طريقة آمنة لحظر المحتوى الصريح ، إلا أنها تستغرق وقتًا طويلاً.

بعد الاعتدال

يعد الإشراف اللاحق الطريقة القياسية للإشراف على المحتوى حيث توجد مفاضلة بين مشاركة المستخدم والاعتدال. على الرغم من أنه يُسمح للمستخدمين بنشر مشاركاتهم ، إلا أنها لا تزال في قائمة الانتظار للإشراف. إذا تم وضع علامة على المحتوى ، فستتم مراجعته وإزالته. تسعى الشركات جاهدة لتحقيق وقت مراجعة أقصر بحيث لا يُسمح للمحتوى غير اللائق بالبقاء على الإنترنت لفترة طويلة.

الاعتدال التفاعلي

في الإشراف التفاعلي ، يتم تشجيع مجتمع المستخدمين على الإبلاغ عن المحتوى غير اللائق الذي ينتهك المجتمع القواعد والمبادئ التوجيهية. في هذه الطريقة ، يتم لفت انتباه المجتمع إلى المحتوى الذي يحتاج إلى الإشراف. ومع ذلك ، قد يظل المحتوى المسيء على المنصة لفترات أطول.

الاعتدال الموزع

في طريقة الإشراف الموزع ، يمكن للمجتمع عبر الإنترنت مراجعة المحتوى الذي يجده مسيئًا ومخالفًا للإرشادات باستخدام نظام التصنيف ، ووضع علامة عليه ، وإزالته.

الاعتدال الآلي

كما يوحي الاسم ، يستخدم الإشراف الآلي أدوات وأنظمة مختلفة لوضع علامة على الكلمات أو العبارات ورفض الطلبات. إنه يعمل عن طريق تصفية بعض الكلمات والصور ومقاطع الفيديو المحظورة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

على الرغم من انتشار الاعتدال المدعوم بالتكنولوجيا ، الاعتدال البشري قيد المراجعة لا يمكن تجاهله. تستخدم الشركات ، بشكل مثالي ، مجموعة من الأدوات الآلية والمشرفين البشريين ، على الأقل في المواقف المعقدة.

[اقرأ أيضًا: دراسة الحالة – ​​الإشراف على المحتوى]

كيف يساعد التعلم الآلي في الإشراف على المحتوى؟

مع وجود أكثر من 5 مليارات شخص يستخدمون الإنترنت وأكثر من 4 مليارات نشطون على شبكات التواصل الاجتماعي ، فليس من السهل أن تندهش من العدد الهائل للصور والنصوص ومقاطع الفيديو والمنشورات والرسائل التي يتم إنشاؤها يوميًا. يجب الإشراف على هذا المحتوى الضخم بطريقة ما بحيث يمكن للمستخدمين الذين يصلون إلى مواقع التواصل الاجتماعي الخاصة بهم الاستمتاع بتجربة ممتعة ومثرية.

ظهر الإشراف على المحتوى كحل لإزالة المحتوى الصريح أو المسيء أو المسيء أو المخادع أو الذي يخالف أخلاقيات العلامة التجارية. تقليديًا ، اعتمدت الشركات بالكامل على الوسطاء البشريين لمراجعة المحتوى الذي ينشئه المستخدمون عبر الإنترنت والمنشور على منصاتهم. ومع ذلك ، فإن الاعتماد كليًا على الوسطاء البشريين يمكن أن يجعل العملية تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة وغير فعالة.

تستخدم الشركات الآن خوارزميات التعلم الآلي لتعديل المحتوى تلقائيًا وكفاءة. AI-بالطاقة أدى الإشراف على المحتوى إلى جعل العملية برمتها فعالة وأسرع ومتسقة وفعالة من حيث التكلفة.

على الرغم من أن هذه العملية لا تلغي الحاجة إلى وسطاء بشريين - الإنسان في الحلقة، مساهمة الوسطاء البشريين تساعد في التعامل مع القضايا المعقدة. علاوة على ذلك ، فإن الوسطاء البشر يفهمون بشكل أفضل الفروق اللغوية والاختلافات الثقافية والسياق. عند استخدام الأدوات الآلية ، بمساعدة المشرفين البشريين ، فإنها تقلل التأثير النفسي للتعرض على تشغيل المحتوى.

تحديات الإشراف على المحتوى

يتمثل التحدي الرئيسي لتطوير خوارزمية تعديل المحتوى في الحاجة إلى السرعة والقدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والحفاظ على الدقة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تطوير مثل هذا النموذج يحتاج إلى كميات كبيرة من البيانات. ومع ذلك ، فإن مثل هذه البيانات تمثل تحديًا لأن معظم قواعد بيانات محتوى المنصات الرقمية أصبحت ملكًا للشركات.

تعد اللغة من التحديات الرئيسية الأخرى عندما يتعلق الأمر بتطوير خوارزمية دقيقة للإشراف على المحتوى. يجب أن يكون تطبيق الإشراف على المحتوى الموثوق قادرًا على التعرف على عدة لغات وفهم الفروق الثقافية والسياقات الاجتماعية والديناميكية اللغوية.

نظرًا لأن اللغة تمر بالعديد من التغييرات بمرور الوقت ، حيث كان من الممكن أن تكتسب بعض الكلمات البريئة بالأمس سمعة سيئة اليوم - يحتاج نموذج ML إلى مواكبة العالم المتغير. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون اللوحة العارية صريحة ومتلصصة أو مجرد فن.

كيف أ جزء من المحتوى يُنظر إليه أو يُعتبر غير مناسب بناءً على السياق. ومن الأهمية بمكان أن يكون لديك تناسق ومعايير داخل النظام الأساسي الخاص بك حتى يتمكن المستخدمون من الوثوق بجهودك في الإشراف.

يحاول المستخدم العادي دائمًا العثور على ثغرات في إرشاداتك وتجاوز قواعد الإشراف. ومع ذلك ، يجب أن تكون خوارزمية ML الخاصة بك قادرة على التطور مع تغير الأوقات باستمرار.

أخيرًا ، إنها مسألة التحيز. يعد تنويع قاعدة بيانات التدريب ونماذج التدريب لاكتشاف السياق أمرًا بالغ الأهمية. على الرغم من أن تطوير خوارزمية موثوقة للإشراف على المحتوى قد يبدو أمرًا صعبًا ، إلا أنه يبدأ بوضع يديك على مجموعات بيانات تدريبية عالية الجودة.

بائعي الجهات الخارجية الذين يتمتعون بالخبرة والتجربة المناسبتين في تقديم مجموعات بيانات تدريبية مناسبة هم الأماكن المناسبة للبدء.

يحتاج كل عمل تجاري له حضور اجتماعي إلى أحدث التقنيات حل الإشراف على المحتوى يساعد في بناء ثقة العملاء وتجربة لا تشوبها شائبة. لإنشاء التطبيق وتدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك ، تحتاج إلى الوصول إلى قاعدة بيانات عالية الجودة خالية من التحيز ، تتماشى مع أحدث اللغويات واتجاهات المحتوى الخاصة بالسوق.

مع سنوات خبرتنا في مساعدة الشركات على إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي ، شيب تقدم أنظمة شاملة لجمع البيانات تلبي احتياجات الإشراف المتنوعة على المحتوى.