Le monde numérique est en constante évolution, et le contenu généré par les utilisateurs est un catalyseur qui distingue cette plateforme des autres . Bien que les entreprises du monde entier possèdent des sites web et soient présentes sur les réseaux sociaux, les utilisateurs sont plus enclins à faire confiance aux avis de leurs pairs qu'aux messages officiels des entreprises.
Plus de 4.26 milliards de personnes étaient des utilisateurs actifs des médias sociaux en 2021. Un nombre qui devrait atteindre les 6 milliards d'ici 2027. La quantité de contenu généré, capturé, partagé et consommé à l'échelle mondiale a atteint 64.2 zettaoctets en 2020.
Face à la production et à la consommation effrénées de nouveaux contenus, il est devenu essentiel pour les marques de surveiller attentivement les contenus hébergés sur leurs plateformes. Ces dernières doivent être et rester un environnement sûr pour leurs utilisateurs.
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Qu'est-ce que la modération de contenu et pourquoi ?
Le contenu généré par les utilisateurs est le moteur des plateformes de médias sociaux, et la modération de ce contenu consiste à filtrer les publications inappropriées ou offensantes. Les entreprises et les plateformes de médias sociaux appliquent des normes spécifiques pour la surveillance du contenu qu'elles hébergent.
Les règles peuvent concerner tout type de contenu, de la violence à l'extrémisme, en passant par les discours haineux , la nudité, la violation du droit d'auteur ou tout contenu offensant. Tout contenu publié non conforme à ces règles sera signalé et supprimé.
L'idée derrière la modération de contenu est de s'assurer que le contenu est en phase avec les idéaux de la marque et respecte les valeurs de décence, de confiance et de sécurité.
La modération de contenu est essentielle pour les entreprises afin de préserver leurs normes, leur image de marque, leur réputation et leur crédibilité. Chaque seconde, la quantité impressionnante de contenu généré par les utilisateurs et publié sur les plateformes rend difficile pour les marques d'empêcher la diffusion de contenus offensants et inappropriés ( textes, vidéos et images). Une stratégie de modération de contenu aide les marques à préserver leur image tout en permettant aux utilisateurs de s'exprimer et en supprimant les contenus offensants, explicites et violents.
Quels types de contenu pouvez-vous modérer ?
Les algorithmes de modération de contenu traitent généralement trois ou une combinaison de ces types de contenu.
Texte
La quantité de texte – des commentaires aux articles complets – qui nécessite une modération est assez stupéfiante. Les publications textuelles sont disponibles presque partout sous la forme de commentaires, d'articles, de publications sur les forums, de discussions sur les réseaux sociaux et d'autres publications.
Les algorithmes de modération du contenu textuel doivent pouvoir analyser le texte de différentes longueurs et styles à la recherche de contenu indésirable. De plus, la modération de texte peut être une tâche difficile en raison de la complexité de la langue et des nuances culturelles.
Images
La modération d'images est beaucoup plus simple que la modération de texte, mais il est essentiel de mettre en place des directives ou des normes appropriées.
De plus, étant donné que les différences culturelles peuvent entrer en jeu lors de la modération des images, il est crucial de bien comprendre et de se connecter avec la communauté d'utilisateurs dans plusieurs zones géographiques.
Vidéos
La modération du contenu vidéo est très difficile, car la modération des vidéos peut prendre du temps, contrairement au texte ou aux images. Le modérateur doit visionner l'intégralité de la vidéo avant de la juger propre ou impropre à la consommation. Même si seules quelques images de la vidéo sont explicites ou dérangeantes, cela obligera le modérateur à supprimer tout le contenu.
Live Streaming
La diffusion en direct est peut-être le contenu le plus difficile à modérer. C'est parce que la modération de la vidéo et du texte d'accompagnement doit se produire simultanément avec le streaming.
Comment fonctionne la modération de contenu ?
Pour commencer à modérer le contenu de votre plateforme, vous devez d'abord mettre en place des normes ou des directives qui déterminent le contenu inapproprié. Ces consignes aident les modérateurs à signaler le contenu à supprimer.
Définissez le niveau de sensibilité ou le seuil que les modérateurs de contenu doivent prendre en compte lors de la révision du contenu. Le seuil doit être défini en fonction de votre marque, du type d'entreprise, des attentes des utilisateurs et de l'emplacement.
Types de modération de contenu
Vous pouvez choisir parmi de nombreux processus de modération adaptés aux besoins de votre marque et au consentement des utilisateurs . En voici quelques exemples :
Pré-modération
Avant que le contenu ne soit affiché sur votre site, il est dans la file d'attente de modération. Ce n'est qu'après que le contenu a été examiné et jugé propre à la consommation qu'il est publié sur la plateforme. Bien qu'il s'agisse d'une méthode sûre pour bloquer le contenu explicite, cela prend du temps.
Post-modération
La post-modération est la méthode standard de modération de contenu où il existe un compromis entre l'engagement de l'utilisateur et la modération. Bien que les utilisateurs soient autorisés à publier leurs soumissions, elles sont toujours en attente de modération. Si le contenu a été signalé, il est examiné et supprimé. Les entreprises s'efforcent d'obtenir un temps d'examen plus court afin que le contenu inapproprié ne soit pas autorisé à rester en ligne trop longtemps.
Modération réactive
Dans le cadre de la modération réactive, la communauté d'utilisateurs est invitée à signaler les contenus inappropriés qui enfreignent les règles et directives de la communauté . Cette méthode permet d'attirer l'attention de la communauté sur les contenus nécessitant une modération. Toutefois, les contenus offensants peuvent rester en ligne plus longtemps.
Modération distribuée
Dans une méthode de modération distribuée, la communauté en ligne peut examiner, signaler et supprimer le contenu qu'elle trouve offensant et contraire aux directives à l'aide d'un système de notation.
Modération automatisée
Comme son nom l'indique, la modération automatisée utilise divers outils et systèmes pour signaler des mots ou des phrases et rejeter les soumissions. Il fonctionne en filtrant certains mots, images et vidéos interdits à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Bien que la modération automatisée se généralise, l'intervention humaine reste indispensable. Idéalement, les entreprises devraient combiner outils automatisés et modérateurs humains, notamment dans les situations complexes.
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Comment le Machine Learning aide-t-il la modération de contenu ?
Avec plus de 5 milliards de personnes utilisant Internet et plus de 4 milliards actifs sur les réseaux sociaux, il n'est pas facile de s'étonner du nombre d'images, de textes, de vidéos, de publications et de messages générés quotidiennement. Ce contenu gigantesque doit être modéré d'une manière ou d'une autre afin que les utilisateurs accédant à leurs sites de médias sociaux puissent vivre une expérience agréable et enrichissante.
La modération de contenu est apparue comme la solution pour supprimer le contenu explicite, offensant, abusif, frauduleux ou contraire à l'éthique de la marque. Traditionnellement, les entreprises se sont entièrement appuyées sur des modérateurs humains pour examiner le contenu en ligne généré par les utilisateurs et publié sur leurs plateformes. Cependant, dépendre entièrement de modérateurs humains peut rendre le processus long, coûteux et inefficace.
Les entreprises utilisent désormais des algorithmes d'apprentissage automatique pour modérer les contenus de manière automatisée et efficace. La modération de contenu par l'IA a rendu l'ensemble du processus plus efficace, plus rapide, plus cohérent et plus économique.
Bien que ce processus ne dispense pas de l'intervention humaine, celle-ci contribue à la gestion des problèmes complexes. De plus, les modérateurs humains comprennent mieux les nuances linguistiques, les différences culturelles et le contexte. L'utilisation d'outils automatisés, combinée à l'expertise des modérateurs humains, permet d'atténuer l'impact psychologique de l'exposition à des contenus potentiellement perturbateurs.
Défis de la modération de contenu
Un autre défi majeur lorsqu'il s'agit de développer un algorithme de modération de contenu précis est la langue. Une application de modération de contenu fiable doit être capable de reconnaître plusieurs langues et de comprendre les nuances culturelles, les contextes sociaux et le dynamisme linguistique.
Étant donné qu'une langue subit plusieurs changements au fil du temps, comme certains mots innocents hier auraient pu gagner en notoriété aujourd'hui, le modèle ML doit suivre le rythme de l'évolution du monde. Par exemple, une peinture de nu pourrait être explicite et voyeuriste ou simplement de l'art.
La perception ou le caractère inapproprié d' un contenu dépend du contexte. Il est donc essentiel d'assurer la cohérence et le respect des normes au sein de votre plateforme afin que vos utilisateurs puissent avoir confiance en votre modération.
Un utilisateur typique essaie toujours de trouver des failles dans vos directives et de contourner les règles de modération. Cependant, votre algorithme ML doit pouvoir évoluer en permanence avec les temps qui changent.
Enfin, c'est la question du biais. Diversifier votre base de données de formation et vos modèles de formation pour détecter le contexte est essentiel. Bien que développer un algorithme de modération de contenu fiable puisse sembler difficile, cela commence par mettre la main sur des ensembles de données de formation de haute qualité.
Les fournisseurs tiers disposant de l'expertise et de l'expérience nécessaires pour fournir des ensembles de données de formation adéquats sont les bons points de départ.
Toute entreprise présente sur les réseaux sociaux a besoin d'une solution de modération de contenu de pointe pour instaurer la confiance et offrir une expérience client irréprochable. Pour développer l'application et entraîner votre modèle d'apprentissage automatique, vous devez accéder à une base de données de haute qualité, objective et conforme aux dernières tendances linguistiques et aux spécificités du marché.
Grâce à nos années d'expérience dans l'accompagnement des entreprises dans le lancement de modèles d'IA, Shaip propose des systèmes complets de collecte de données répondant à divers besoins en matière de modération de contenu.
