La necesidad y la demanda de datos generados por los usuarios en el dinámico mundo empresarial actual aumentan continuamente, y la moderación de contenidos también recibe suficiente atención.
Ya sean publicaciones en redes sociales, reseñas de productos o comentarios de blogs, los datos generados por los usuarios generalmente ofrecen una forma más atractiva y auténtica de promocionar la marca. Desafortunadamente, estos datos generados por los usuarios no siempre son de los más altos estándares y plantean el desafío de una moderación efectiva del contenido.
La moderación de contenido mediante IA garantiza que su contenido se alinee con los objetivos previstos por la empresa y fomente un entorno en línea seguro para los usuarios. Entonces, observemos el diverso panorama de la moderación de contenido y exploremos sus tipos y su función en la optimización del contenido para las marcas.
Moderación de contenido de IA: una descripción detallada
La moderación de contenido de IA es un proceso digital eficaz que aprovecha las tecnologías de IA para monitorear, filtrar y administrar el contenido generado por el usuario en varias plataformas digitales.
La moderación de contenido tiene como objetivo garantizar que el contenido publicado por los usuarios cumpla con los estándares de la comunidad, las pautas de la plataforma y las regulaciones legales.
La moderación de contenido implica examinar y analizar texto, imágenes y videos para identificar y abordar áreas de preocupación.
El proceso de moderación de contenidos resuelve múltiples propósitos, tales como
- Filtrar contenido inapropiado o dañino
- Minimizar los riesgos legales
- Mantener la seguridad de la marca
- Mejorar la velocidad, la coherencia y la escalabilidad empresarial
- Mejorando la experiencia del usuario
Profundicemos un poco más y exploremos más vívidamente la Moderación de Contenidos con sus diferentes tipos y su papel en ellos:
[También lea: Comprensión de la moderación de contenido automatizada]
Un vistazo al proceso de moderación de contenido: 5 etapas clave
Estas son las cinco etapas clave por las que pasan los datos antes de adquirir la forma correcta:
Moderación previa
Implica revisar y aprobar el contenido antes de publicarlo en una plataforma. Este método ofrece un control estricto sobre el contenido y garantiza que solo se publique el contenido que cumpla con pautas comerciales específicas. Aunque este método es muy eficaz para generar contenido de alta calidad, puede ralentizar la distribución de contenido, ya que requiere revisión y aprobación humana constante.
Ejemplo del mundo real:
Amazon es una marca popular que utiliza la moderación de contenido para garantizar la idoneidad de su contenido. Como Amazon ofrece regularmente miles de imágenes y videos de productos, su herramienta Amazon Rekognition garantiza que el contenido sea validado. Utiliza el método de moderación previa para detectar en más del 80% contenido explícito que podría dañar la reputación de la empresa.
Posmoderación
A diferencia de la moderación previa, la moderación posterior permite a los usuarios enviar contenido en tiempo real sin necesidad de revisión previa. Esto significa que el contenido se implementa inmediatamente en el servidor en vivo, pero está sujeto a una revisión adicional. Este enfoque permite que el contenido se distribuya más rápidamente. Sin embargo, la posmoderación también plantea el riesgo de publicar contenido inapropiado o dañino.
Ejemplo del mundo real:
YouTube es un ejemplo clásico de esto. Permite a sus usuarios publicar y publicar el contenido primero. Posteriormente, revisa los videos y los denuncia por cuestiones de inapropiación o derechos de autor.
Moderación reactiva
Es una gran técnica incorporada por algunas comunidades en línea para señalar cualquier contenido inapropiado. La moderación reactiva se utiliza generalmente con el método de moderación previa o posterior y se basa en informes de usuarios o sistemas de señalización automatizados para identificar y revisar violaciones de contenido. Las comunidades en línea aprovechan múltiples moderadores que evalúan y toman las medidas necesarias para eliminar los datos inapropiados identificados.
Ejemplo del mundo real:
Facebook utiliza el método de moderación reactiva para filtrar el contenido presente en su plataforma. Permite a sus usuarios marcar cualquier contenido inapropiado y, en función de las revisiones colectivas, implementa las acciones necesarias. Recientemente, Facebook ha desarrollado una IA para la moderación de contenido que ofrece una tasa de éxito de más del 90% al marcar contenido.
Moderación distribuida
Este método se basa en la participación del usuario para calificar el contenido y determinar si es adecuado para la marca o no. Los usuarios votan sobre cualquier opción sugerida y la calificación promedio decide qué contenido se publica.
El único inconveniente de utilizar la moderación distribuida es que incorporar este mecanismo en las marcas es un gran desafío. Confiar en los usuarios para que moderen el contenido conlleva una serie de riesgos legales y de marca.
Ejemplo del mundo real:
Wikipedia utiliza el mecanismo de moderación de distribución para mantener la precisión y la calidad del contenido. Al incorporar varios editores y administradores, el equipo de Wikipedia garantiza que solo se carguen en el sitio web los datos correctos.
Moderación automatizada
Es una técnica simple pero efectiva que utiliza filtros avanzados para capturar palabras de una lista y actuar según reglas preestablecidas para filtrar el contenido. Los algoritmos utilizados en el proceso identifican patrones que suelen generar contenido potencialmente dañino. Este método publica de manera eficiente contenido optimizado que puede generar una mayor participación y tráfico en el sitio web.
Ejemplo del mundo real
La moderación automatizada es utilizada por varios plataformas de juego, incluidas Playstation y Xbox. Estas plataformas incorporan métodos automatizados que detectan y castigan a los jugadores que violan las reglas del juego o utilizan códigos de trampa.
Casos de uso impulsados por IA en moderación de contenido
La moderación de contenidos permite la eliminación de los siguientes tipos de datos:
- Contenido explícito para mayores de 18 años: Es contenido sexualmente explícito que incluye desnudez, vulgaridad o actos sexuales.
- Contenido agresivo: Es contenido que plantea amenazas, acoso o contiene lenguaje dañino. También puede incluir atacar a individuos o grupos y, a menudo, violar las pautas de la comunidad.
- Contenido con lenguaje inapropiado: Es contenido que contiene lenguaje ofensivo, vulgar o inapropiado, como malas palabras e insultos que pueden dañar los sentimientos de alguien.
- Contenido engañoso o falso: Es la información falsa que se difunde intencionalmente para desinformar o manipular al público.
La moderación de contenido de IA garantiza que todos estos tipos de contenido se obtengan y eliminen para proporcionar contenido más preciso y confiable.
Abordar la diversidad de datos mediante la moderación de contenido
El contenido está presente en variados tipos y formas en los medios digitales. Por lo tanto, cada tipo requiere un enfoque especializado de moderación para adquirir resultados óptimos:
[También lea: 5 tipos de moderación de contenido y cómo escalar usando IA?]
Datos de texto
Para los datos de texto, la moderación del contenido se realiza mediante algoritmos de PNL. Estos algoritmos utilizan análisis de los sentimientos para identificar el tono de un contenido determinado. Analizan el contenido escrito y detectan cualquier spam o contenido incorrecto.
Además, también utiliza Entity Recognition, que aprovecha los datos demográficos de la empresa para predecir la falsedad del contenido. Según los patrones identificados, el contenido se marca como seguro o inseguro y se puede publicar más adelante.
Datos de voz
La moderación de contenido de voz ha ganado un valor inmenso recientemente con el auge de los asistentes de voz y los dispositivos activados por voz. Para moderar con éxito el contenido de voz, se aprovecha un mecanismo conocido como análisis de voz.
El análisis de voz funciona con IA y proporciona:
- Traducción de voz a texto.
- Análisis de sentimiento del contenido.
- Interpretación del tono de voz.
Datos de imagen
Cuando se trata de moderar el contenido de una imagen, técnicas como la clasificación de texto, el procesamiento de imágenes y la búsqueda basada en la visión resultan útiles. Estas poderosas técnicas analizan minuciosamente las imágenes y detectan cualquier contenido dañino en la imagen. La imagen se envía para su publicación si no contiene contenido dañino o está marcada en el caso alternativo.
Datos de video
La moderación de video requiere el análisis de audio, fotogramas de video y texto dentro de los videos. Para ello utiliza los mismos mecanismos mencionados anteriormente para texto, imagen y voz. La moderación de vídeo garantiza que el contenido inapropiado se identifique y elimine rápidamente para crear un entorno en línea seguro.
Conclusión
La moderación de contenido impulsada por IA es una herramienta potente para mantener la calidad y seguridad del contenido en varios tipos de datos. A medida que el contenido generado por los usuarios continúa creciendo, las plataformas deben adaptarse a estrategias de moderación nuevas y efectivas que puedan aumentar la credibilidad y el crecimiento de su negocio. Puedes ponte en contacto con nuestro equipo Shaip si está interesado en la moderación de contenido para su negocio.
