المحتوى الاعتدال

الدليل اللازم لضبط المحتوى - الأهمية والأنواع والتحديات

يشهد العالم الرقمي تطوراً مستمراً، ومن العوامل التي تميز هذه المنصة عن غيرها المحتوى الذي ينشئه المستخدمون . فرغم امتلاك الشركات حول العالم مواقع إلكترونية وحضوراً قوياً على وسائل التواصل الاجتماعي، إلا أن المستخدمين يميلون أكثر إلى الثقة بآراء عملائهم الآخرين بدلاً من الاعتماد على تصريحات الشركات.

بلغ عدد مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي النشطين أكثر من 4.26 مليار شخص في عام 2021. ومن المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى 6 مليارات بحلول عام 2027. وبلغ حجم المحتوى الذي تم إنشاؤه والتقاطه ومشاركته واستهلاكه على نطاق عالمي 64.2 زيتابايت في عام 2020.

مع تزايد إنتاج المحتوى الجديد واستهلاكه بوتيرة مذهلة، بات من الضروري أن تراقب العلامات التجارية المحتوى المنشور على منصاتها. يجب أن تكون المنصات الإلكترونية بيئة آمنة لمستخدميها، وأن تبقى كذلك.

[اقرأ أيضًا: فهم الإشراف الآلي على المحتوى ]

ما هو الإشراف على المحتوى ولماذا؟

يُساهم المحتوى الذي يُنشئه المستخدمون في ازدهار منصات التواصل الاجتماعي، وتُعنى إدارة المحتوى بفحص هذا المحتوى بحثًا عن المنشورات غير اللائقة أو المسيئة. وتعتمد منصات الأعمال ومنصات التواصل الاجتماعي معايير محددة لمراقبة المحتوى الذي تستضيفه.

قد تتضمن الإرشادات أي شيء بدءًا من العنف والتطرف وخطاب الكراهية والعُري وانتهاك حقوق النشر، وصولًا إلى أي محتوى مسيء. سيتم الإبلاغ عن المحتوى المنشور وحذفه إذا لم يستوفِ المعايير.

الفكرة من وراء الإشراف على المحتوى هي التأكد من أن المحتوى يتوافق مع المثل العليا للعلامة التجارية ويدعم قيم الحشمة والثقة والأمان.

يُعدّ الإشراف على المحتوى أمرًا بالغ الأهمية للشركات للحفاظ على معاييرها التجارية، وصورة علامتها التجارية، وسمعتها، ومصداقيتها. ففي كل ثانية، يُشكّل الكم الهائل من المحتوى الذي يُنشئه المستخدمون على المنصات تحديًا كبيرًا للعلامات التجارية في حجب المحتوى المسيء وغير اللائق، من نصوص وفيديوهات وصور. وتساعد استراتيجية الإشراف على المحتوى العلامات التجارية في الحفاظ على صورتها، مع السماح للمستخدمين بالتعبير عن أنفسهم، وحجب المحتوى المسيء والصريح والعنيف.

ما أنواع المحتوى التي يمكنك الإشراف عليها؟

تتعامل خوارزميات تعديل المحتوى بشكل عام مع ثلاثة أو مجموعة من أنواع المحتوى هذه.

نص

إن الكم الهائل من النص - من التعليقات إلى المقالات الكاملة - الذي يحتاج إلى الإشراف هو أمر مذهل للغاية. تتوفر المنشورات النصية في أي مكان تقريبًا في شكل تعليقات ومقالات ومنشورات منتدى ومناقشات على وسائل التواصل الاجتماعي ومنشورات أخرى.

يجب أن تكون خوارزميات تعديل محتوى النص قادرة على مسح النص بأطوال وأنماط مختلفة للمحتوى غير المرغوب فيه. علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون تعديل النص مهمة صعبة بسبب تعقيدات اللغة والفروق الثقافية.

صور منشأة بالذكاء الاصطناعي

يعد تعديل الصور أبسط بكثير من تعديل النص ، ولكن من الضروري وجود إرشادات أو معايير مناسبة.

 بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن الاختلافات الثقافية قد تلعب دورًا عند تعديل الصور ، فمن الأهمية بمكان أن نفهم تمامًا مجتمع المستخدمين والتواصل معه في عدة مواقع جغرافية.

مقاطع فيديو

يعد تعديل محتوى الفيديو أمرًا صعبًا للغاية ، حيث يمكن أن يستغرق تعديل مقاطع الفيديو وقتًا طويلاً ، على عكس النص أو الصور. يجب على الوسيط مشاهدة الفيديو بأكمله قبل اعتباره مناسبًا أو غير صالح للاستهلاك. حتى إذا كانت بعض الإطارات في الفيديو صريحة أو مزعجة ، فإنها ستجبر الوسيط على إزالة المحتوى بالكامل. 

بث مباشر 

ربما يكون البث المباشر هو المحتوى الأكثر صعوبة في الإشراف عليه. ذلك لأن تعديل الفيديو والنص المصاحب يجب أن يحدث في وقت واحد مع البث.

كيف يعمل تعديل المحتوى؟

للبدء في تعديل المحتوى على النظام الأساسي الخاص بك ، يجب عليك أولاً وضع معايير أو إرشادات تحدد المحتوى غير المناسب. تساعد هذه الإرشادات الوسطاء في الإبلاغ عن المحتوى لإزالته.

حدد مستوى الحساسية أو الحد الذي يجب على الوسطاء مراعاته عند مراجعة المحتوى. يجب تحديد العتبة بناءً على علامتك التجارية ونوع العمل وتوقعات المستخدم والموقع.

أنواع الإشراف على المحتوى

أنواع الإشراف على المحتوى

يمكنك الاختيار من بين العديد من عمليات الإشراف التي تناسب احتياجات علامتك التجارية وموافقة المستخدم . بعضها كالتالي:

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 نظام الإشراف التفاعلي، يُشجَّع المستخدمون على الإبلاغ عن المحتوى غير اللائق الذي يخالف قواعد وإرشادات المجتمع . بهذه الطريقة، يُلفت انتباه المجتمع إلى المحتوى الذي يحتاج إلى إشراف. مع ذلك، قد يبقى 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 استخدام التقنيات في الإشراف على المحتوى، إلا أنه لا يمكن إغفال دور الإشراف البشري في عملية المراجعة. ومن الأفضل للشركات استخدام مزيج من الأدوات الآلية والمشرفين البشريين، على الأقل في الحالات المعقدة.

[اقرأ أيضًا: دراسة حالة - إدارة 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 لإدارة المحتوى تلقائيًا وبكفاءة. وقد جعلت إدارة المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي العملية برمتها أكثر كفاءة وسرعة واتساقًا وفعالية من حيث التكلفة.

على الرغم من أن هذه العملية لا تُغني عن الحاجة إلى مُشرفين بشريين، إلا أن دورهم يُسهم في معالجة القضايا المعقدة. علاوة على ذلك، يتمتع المشرفون البشريون بفهم أفضل لدقائق اللغة والاختلافات الثقافية والسياق. وعند استخدام الأدوات الآلية، بمساعدة المشرفين البشريين، يقل الأثر النفسي للتعرض للمحتوى المُثير للحساسية.

تحديات الإشراف على 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.

يعتمد تقييم المحتوى أو اعتباره غير لائق على السياق. ومن الضروري وجود معايير وقواعد ثابتة داخل منصتك لكي يثق المستخدمون 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.

تحتاج كل شركة لها حضور على مواقع التواصل الاجتماعي إلى حلول متطورة لإدارة المحتوى، تُسهم في بناء ثقة العملاء وتوفير تجربة عملاء مميزة. ولتطوير التطبيق وتدريب نموذج التعلم الآلي، يلزم الوصول إلى قاعدة بيانات عالية الجودة وخالية من التحيز، ومتوافقة مع أحدث التوجهات اللغوية واتجاهات المحتوى الخاصة بالسوق.

بفضل سنوات خبرتنا في مساعدة الشركات على إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي، تقدم Shaip أنظمة شاملة لجمع البيانات تلبي احتياجات متنوعة في مجال إدارة المحتوى.

هل أعجبك هذا المقال؟ تابع شيب على لينكدإن للمزيد من التحديثات.

شارك الاجتماعية