Hướng dẫn Cần thiết về Kiểm duyệt Nội dung - Tầm quan trọng, các loại và thách thức

Các loại kiểm duyệt nội dung

Bạn có thể chọn từ nhiều quy trình kiểm duyệt cho nhu cầu thương hiệu của bạn và sự đồng ý của người dùng. Một số trong số đó là:

Kiểm duyệt trước

Trước khi nội dung được hiển thị trên trang web của bạn, nó sẽ nằm trong hàng đợi kiểm duyệt. Chỉ sau khi nội dung được xem xét và được coi là phù hợp để tiêu thụ, nó mới được xuất bản trên nền tảng. Mặc dù đây là một phương pháp an toàn để chặn nội dung khiêu dâm, nhưng nó tốn nhiều thời gian.

Kiểm duyệt hậu kỳ

Hậu kiểm duyệt là phương pháp kiểm duyệt nội dung tiêu chuẩn trong đó có sự đánh đổi giữa mức độ tương tác của người dùng và kiểm duyệt. Mặc dù người dùng được phép đăng bài dự thi của họ, nhưng nó vẫn được xếp hàng đợi để kiểm duyệt. Nếu nội dung đã bị gắn cờ, nội dung đó sẽ được xem xét và xóa. Các doanh nghiệp cố gắng đạt được thời gian xem xét ngắn hơn để nội dung không phù hợp không được phép lưu lại trực tuyến quá lâu.

Kiểm duyệt phản ứng

Trong kiểm duyệt phản ứng, cộng đồng người dùng được khuyến khích gắn cờ nội dung không phù hợp vi phạm cộng đồng quy tắc và hướng dẫn. Trong phương pháp này, sự chú ý của cộng đồng được thu hút vào những nội dung cần tiết chế. Tuy nhiên, nội dung xúc phạm có thể tồn tại trên nền tảng trong thời gian dài hơn.

Kiểm duyệt phân tán

Trong phương pháp kiểm duyệt phân tán, cộng đồng trực tuyến có thể xem xét, gắn cờ và xóa nội dung mà họ cho là xúc phạm và chống lại các nguyên tắc bằng cách sử dụng hệ thống xếp hạng.

Kiểm duyệt tự động

Như tên cho thấy, kiểm duyệt tự động sử dụng các công cụ và hệ thống khác nhau để gắn cờ các từ hoặc cụm từ và từ chối các nội dung gửi. Nó hoạt động bằng cách lọc ra một số từ, hình ảnh và video bị cấm sử dụng các thuật toán máy học.

Mặc dù việc kiểm duyệt dựa trên công nghệ đang trở nên phổ biến, sự điều độ của con người trong xem xét không thể được coi thường. Lý tưởng nhất là các doanh nghiệp sử dụng kết hợp các công cụ tự động và người điều hành, ít nhất là đối với các tình huống phức tạp.

[Cũng đọc: Nghiên cứu điển hình - Kiểm duyệt nội dung]

Học máy giúp kiểm duyệt nội dung như thế nào?

Với hơn 5 tỷ người sử dụng Internet và hơn 4 tỷ hoạt động trên các mạng xã hội, không dễ gì ngạc nhiên trước số lượng hình ảnh, văn bản, video, bài đăng và tin nhắn được tạo ra hàng ngày. Nội dung khổng lồ này phải được kiểm duyệt theo một cách nào đó để người dùng truy cập các trang web truyền thông xã hội của họ có thể có trải nghiệm thú vị và phong phú.

Kiểm duyệt nội dung ra đời như một giải pháp để xóa nội dung khiêu dâm, xúc phạm, lạm dụng, lừa đảo hoặc chống lại đặc tính thương hiệu. Theo truyền thống, các doanh nghiệp hoàn toàn dựa vào người kiểm duyệt để xem xét nội dung trực tuyến do người dùng tạo được xuất bản trên nền tảng của họ. Tuy nhiên, việc phụ thuộc hoàn toàn vào người điều hành có thể làm cho quá trình mất thời gian, tốn kém và không hiệu quả.

Các doanh nghiệp hiện đang sử dụng các thuật toán học máy để kiểm duyệt nội dung một cách tự động và hiệu quả. Hỗ trợ AI kiểm duyệt nội dung đã làm cho toàn bộ quy trình hiệu quả, nhanh hơn, nhất quán và tiết kiệm chi phí.

Mặc dù quá trình này không loại bỏ sự cần thiết của người kiểm duyệt - con người trong vòng lặp, sự đóng góp của người điều hành giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. Hơn nữa, người kiểm duyệt con người hiểu rõ hơn về sắc thái ngôn ngữ, sự khác biệt văn hóa và bối cảnh. Khi các công cụ tự động được sử dụng, với sự trợ giúp của người kiểm duyệt, nó sẽ làm giảm tác động tâm lý của việc tiếp xúc với nội dung kích hoạt.

Những thách thức của việc kiểm duyệt nội dung

Thách thức chính của việc phát triển thuật toán kiểm duyệt nội dung là yêu cầu về tốc độ, khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và duy trì độ chính xác. Ngoài ra, việc phát triển một mô hình như vậy cần một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu như vậy là một thách thức vì hầu hết các cơ sở dữ liệu nội dung của các nền tảng kỹ thuật số trở thành tài sản của các công ty.

Một thách thức lớn khác khi nói đến việc phát triển một thuật toán kiểm duyệt nội dung chính xác là ngôn ngữ. Một ứng dụng kiểm duyệt nội dung đáng tin cậy phải có thể nhận ra một số ngôn ngữ và hiểu các sắc thái văn hóa, bối cảnh xã hội và tính năng động của ngôn ngữ.

Vì một ngôn ngữ trải qua một số thay đổi theo thời gian, vì một số từ ngữ vô tội ngày hôm qua có thể gây tai tiếng cho ngày hôm nay - mô hình ML cần phải bắt kịp với sự thay đổi của thế giới. Ví dụ, một bức tranh khỏa thân có thể rõ ràng và mãn nhãn hoặc đơn giản là nghệ thuật.

Làm thế nào một phần nội dung được nhận thức hoặc cho là không phù hợp tùy thuộc vào ngữ cảnh. Và điều quan trọng là phải có sự nhất quán và tiêu chuẩn trong nền tảng của bạn để người dùng có thể tin tưởng vào nỗ lực kiểm duyệt của bạn.

Một người dùng thông thường luôn cố gắng tìm ra sơ hở trong các nguyên tắc của bạn và bỏ qua các quy tắc kiểm duyệt. Tuy nhiên, thuật toán ML của bạn sẽ có thể phát triển với thời gian thay đổi liên tục.

Cuối cùng, đó là câu hỏi về sự thiên vị. Đa dạng hóa cơ sở dữ liệu đào tạo và mô hình đào tạo của bạn để phát hiện bối cảnh là rất quan trọng. Mặc dù việc phát triển một thuật toán kiểm duyệt nội dung đáng tin cậy có vẻ khó khăn, nhưng nó bắt đầu bằng việc bạn có được bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao.

Các nhà cung cấp bên thứ ba có chuyên môn và kinh nghiệm phù hợp trong việc cung cấp bộ dữ liệu đào tạo đầy đủ là những nơi thích hợp để bắt đầu.

Mọi doanh nghiệp có sự hiện diện trên mạng xã hội đều cần một giải pháp kiểm duyệt nội dung giúp xây dựng lòng tin của khách hàng và trải nghiệm khách hàng hoàn hảo. Để xây dựng ứng dụng và đào tạo mô hình học máy của mình, bạn cần truy cập vào cơ sở dữ liệu chất lượng cao không có sự sai lệch, phù hợp với ngôn ngữ học mới nhất và xu hướng nội dung cụ thể của thị trường.

Với kinh nghiệm nhiều năm giúp các doanh nghiệp khởi chạy các mô hình AI, Shaip cung cấp hệ thống thu thập dữ liệu toàn diện phục vụ cho các nhu cầu kiểm duyệt nội dung đa dạng.