数字世界在不断发展，将这个平台与其他平台区分开来的一个催化剂是 用户生成的内容. 尽管世界各地的公司都有自己的网站和专门的社交媒体存在，但用户更有可能相信其他客户的意见，而不是听从企业的话。
超过 十亿亿人 2021 年是活跃的社交媒体用户。预计到 6 年，这一数字将达到 2027 亿大关。64.2 年，全球范围内生成、捕获、共享和消费的内容量达到 2020 ZB。
随着新内容以惊人的速度产生和消费，品牌必须密切关注其平台上托管的内容。 在线平台 对于他们的用户来说，应该是并且仍然是一个安全的环境。
[另请阅读： 了解自动内容审核]
什么是内容审核，为什么？
用户生成的内容推动社交媒体平台，以及 内容审核 指筛选此内容以查找不适当或冒犯性的帖子。 商业和社交媒体平台具有监控其托管内容的特定标准。
指导方针可能包括暴力、极端主义、 仇恨言论、裸露、侵犯版权或任何令人反感的内容。 如果发布的内容不符合标准，将被标记并删除。
内容审核背后的理念是确保内容符合品牌理念，并坚持正派、信任和安全的价值观。
内容审核对于企业维持业务标准、品牌形象、声誉和信誉至关重要。 每一秒，平台上发布的用户生成内容数量惊人，这让品牌难以抵御攻击性和 不适当的内容， 文本、视频和图像。 内容审核策略有助于品牌维护其形象，同时允许用户表达自己并关闭攻击性、露骨和暴力内容。
您可以审核哪些内容类型？
内容审核算法通常处理三种或这些内容类型的组合。
文本
需要审核的大量文字——从评论到长篇文章——是相当惊人的。 文本帖子几乎可以在任何地方以评论、文章、论坛帖子、社交媒体讨论和其他帖子的形式出现。
文本内容审核算法应该能够扫描不同长度和样式的文本以查找不需要的内容。 此外，由于语言和文化细微差别的复杂性，文本审核可能是一项艰巨的任务。
图片
图像审核比文本审核简单得多，但必须制定适当的指导方针或标准。
此外，由于在调整图像时可能会出现文化差异，因此彻底了解并与多个地理位置的用户社区建立联系至关重要。
视频
审核视频内容非常困难，因为审核视频可能很耗时，这与文本或图像不同。 版主必须先观看整个视频，然后才能认为它适合或不适合观看。 即使视频中只有几帧是露骨的或令人不安的，也会迫使版主删除整个内容。
直播
直播可能是最具挑战性的内容。 这是因为视频和随附的文本审核必须与流媒体同时进行。
内容审核如何工作？
要开始在您的平台上审核内容，您应该首先制定确定不当内容的标准或指南。 这些指南可帮助版主标记要删除的内容。
定义内容版主在审查内容时应考虑的敏感度级别或阈值。 阈值应根据您的品牌、业务类型、用户期望和位置来定义。
内容审核的类型
你可以从很多中选择 审核过程 满足您的品牌需求和 用户同意。 其中一些是：
预审核
在内容显示在您的网站上之前，它处于等待审核的队列中。 只有在内容经过审核并被认为适合消费后，才会在平台上发布。 尽管这是阻止显式内容的安全方法，但它很耗时。
审核后
后审核是内容审核的标准方法，其中在用户参与度和审核之间进行权衡。 尽管允许用户发布他们的提交，但仍然需要排队等待审核。 如果内容已被标记，则会对其进行审核并删除。 企业努力实现更短的审核时间，以便不适当的内容不允许在网上停留太久。
反应适度
在被动审核中，鼓励用户社区标记违反社区的不当内容 规则和准则. 在这种方法中，社区的注意力被吸引到需要审核的内容上。 但是，攻击性内容可能会在平台上停留更长时间。
分布式审核
在分布式审核方法中，在线社区可以使用评级系统审查、标记和删除他们认为令人反感和违反指南的内容。
自动审核
顾名思义，自动审核使用各种工具和系统来标记单词或短语并拒绝提交。 它通过使用机器学习算法过滤掉某些被禁止的单词、图像和视频来工作。
尽管技术驱动的节制正在变得流行， 人类节制 在审查中不能忽视。 理想情况下，企业至少在复杂情况下使用自动化工具和人工审核的组合。
[另请阅读： 案例研究 – 内容审核]
机器学习如何帮助内容审核？
有超过 5 亿人使用互联网，超过 4 亿人活跃在社交媒体网络上，要对每天生成的大量图像、文本、视频、帖子和消息感到惊讶并不容易。 这种庞大的内容必须以某种方式进行审核，以便访问其社交媒体网站的用户可以获得愉快和丰富的体验。
内容审核是作为删除露骨、冒犯、辱骂、诈骗或违反品牌精神的内容的解决方案而出现的。 传统上，企业完全依赖人工版主来审查在其平台上发布的在线用户生成内容。 但是，完全依赖人工审核可能会使流程耗时、成本高且效率低下。
企业现在正在使用机器学习算法来自动有效地审核内容。 AI供电 内容审核使整个过程高效、快速、一致且具有成本效益。
虽然这个过程并没有消除对人工主持人的需求—— 人在环，人类版主的贡献有助于处理复杂的问题。 此外，人类版主更好地理解语言的细微差别、文化差异和上下文。 当使用自动化工具时，在人工版主的帮助下，它可以减少接触触发内容的心理影响。
内容审核的挑战
开发内容审核算法的主要挑战是需要速度、处理大量数据的能力和保持准确性。 此外，开发这样的模型需要大量的数据。 然而，随着大多数数字平台的内容数据库成为公司的财产，此类数据具有挑战性。
开发准确的内容审核算法的另一个主要挑战是语言。 一个可靠的内容审核应用程序应该能够识别多种语言并理解文化细微差别、社会背景和语言动态。
由于一门语言会随着时间的推移而经历多次变化，就像昨天无辜的某些词今天可能会声名狼藉——机器学习模型需要跟上不断变化的世界。 例如，一幅裸体画可能是露骨的、偷窥的，也可能只是艺术。
怎么样 内容 被认为或被认为不合适取决于上下文。 在您的平台内保持一致性和标准至关重要，这样您的用户才能信任您的审核工作。
典型的用户总是试图在您的指南中找到漏洞并绕过审核规则。 但是，您的 ML 算法应该能够随着时代的变化而不断发展。
最后，是偏见的问题。 使您的训练数据库和训练模型多样化以检测上下文至关重要。 尽管开发可靠的内容审核算法似乎具有挑战性，但首先要掌握高质量的训练数据集。
在提供足够的培训数据集方面具有适当专业知识和经验的第三方供应商是正确的起点。
每个具有社会影响力的企业都需要尖端技术 内容审核解决方案 这有助于建立客户信任和无可挑剔的客户体验。 要构建应用程序并训练您的机器学习模型，您需要访问一个没有偏见、符合最新语言学和特定市场内容趋势的高质量数据库。
凭借我们多年帮助企业推出人工智能模型的经验， 夏普 提供全面的数据收集系统，以满足不同的内容审核需求。
