Скопировать ссылку
Почему вам нужна модерация: 3 главные причины
Итак, мы поняли, почему модерация так необходима совершенно разным бизнесам: от e-commerce до социальных сетей и платформ с пользовательским контентом. Но для каких конкретных целей можно использовать модерацию?
- Обеспечение безопасности, защита репутации и соблюдение законодательства. Модерация помогает контролировать контент, размещаемый пользователями, и предотвращать появление материалов, нарушающих законодательство или правила платформы: агрессивные высказывания, недопустимые изображения или фейковые новости. С ее помощью вы сможете защитить свою репутацию.
- Повышение уровня вовлеченности пользователей. Модерация помогает выделять полезные и релевантные материалы, а также ограничивать доступ к некачественному контенту или спаму. Ваши пользователи будут больше доверять платформе, чаще возвращаться и взаимодействовать с контентом.
- Оптимизация клиентского опыта. В e-commerce, например, модерация может помочь контролировать отзывы, фотографии товаров и комментарии. Это позволяет гарантировать, что клиенты увидят качественный и достоверный контент, что повышает доверие к платформе и способствует повторным покупкам.
Ручная, автоматическая или гибридная модерация: в чем разница и что лучше подходит для вашего бизнеса
Итак, мы поняли, что модерация необходима, но какой подход выбрать? Обычно мы выделяем три типа модерации: автоматическую, ручную и гибридную. Автоматизированная или автоматическая модерация контента может использоваться по-разному в зависимости от потребностей платформы:
- Предварительная модерация: алгоритмы проверяют весь контент перед его публикацией.
- Постмодерация: контент проверяется вскоре после публикации; это самый популярный метод.
- Реактивная модерация: пользователи сообщают о неподобающих постах после их публикации.
Такая модерация контента, особенно на платформах с большим количеством пользовательского материала (например, социальных сетях, онлайн-маркетплейсах или форумах), работает по определенному алгоритму.
Сбор данных
Платформа получает контент от пользователей, который нужно проверить. Это могут быть текстовые сообщения, изображения, видео или ссылки.
Обработка данных
Перед анализом данные проходят этап предварительной обработки:
- Для текста это очистка от лишних символов и разделение на ключевые элементы (токенизация).
- Для изображений это может быть преобразование изображений в формат, подходящий для анализа модели, часто с уменьшением разрешения для ускорения процесса.
- Для видео такой обработкой может стать разбиение на ключевые кадры или фрагменты для анализа.
Анализ с помощью моделей машинного обучения
В зависимости от типа данных применяются различные модели:
- Текстовый анализ: используется обработка естественного языка (NLP) для определения оскорбительных слов, спама, контактной информации и других нарушений правил. Модели могут учитывать контекст, распознавать сарказм и анализировать тональность.
- Анализ изображений: в этом случае компьютерное зрение применяется для выявления нежелательного контента (например, обнаженных сцен, насилия или запрещенных символов). Модели обучаются на обширных датасетах, чтобы точно распознавать, что изображено на фото.
Анализ видео: используется комбинация анализа изображений и распознавания речи (если в видео есть аудио). Модели анализируют ключевые кадры и текстовые элементы (если есть субтитры или текст в кадре).
Проверка на соответствие правилам платформы
На этом этапе система проверяет, соответствует ли анализируемый контент политике и правилам платформы, и помечает часть данных нежелательными.
Принятие решения
Модель принимает решение на основе результатов анализа. Если контент безопасен и соответствует правилам, он публикуется. Если контент нарушает правила, система может автоматически удалить или заблокировать его, отправить контент на ручную модерацию для дополнительной проверки или ограничить доступ к контенту.
Гибридная модерация
Зачем тогда нужны модераторы? Приведем пример. Система, которая распознает нежелательный контент на изображениях, может использоваться на платформе по продаже одежды для фильтрации фотографий с обнаженными людьми. Модель обучается на основе большого массива данных и в большинстве случаев — около 97% — она определяет такие изображения правильно. Однако остаются случаи, когда модель не уверена (2–3% случаев), и они отправляются на ручную модерацию.
В таких ситуациях модератор анализирует изображение и принимает окончательное решение, что позволяет дообучить модель, улучшая ее точность. Например, если изображение нечеткое и модель не может однозначно определить, что на нем изображено, модератор принимает решение на основе контекста. Этот процесс улучшает качество модерации и позволяет снизить объем ручной работы в будущем.
Или другой пример: когда машинное обучение применяется для модерации и анализа текстов, современные модели могут распознавать контекст, определяя, содержит ли текст дискриминацию, нецензурную лексику или оскорбления. Но и здесь существуют трудности: некоторые слова могут иметь несколько значений в зависимости от контекста (например, слово «сука» может быть оскорблением, а может обозначать собаку женского пола). Когда модель не уверена, решением занимается модератор, это помогает ее дообучить.
Благодаря такому подходу на одном из проектов за год мы смогли сократить объем ручной модерации до 80%: весной модераторы проверяли около 600 000 единиц контента вручную, а к концу года эта цифра сократилась до 100 000, так как модель уже покрывала около 500 000 единиц автоматически. Постепенно, по мере дообучения, роль ручной модерации снизилась, и основная часть работы перешла на автоматическую модерацию.
Почему важно сочетание автоматической и ручной модерации
Как мы поняли, полная замена модераторов машинами невозможна. Некоторые типы контента, например текстовые сообщения, могут требовать сложного анализа, понимания контекста, умения распознавать завуалированную токсичность или фейковые новости. Вот почему оптимальным решением является синергия: модели выполняют первичную обработку, а модераторы проверяют спорные или неоднозначные случаи.
Именно поэтому к Data Light часто обращаются бизнесы из разных отраслей: СМИ, ритейл и социальные сети. Такие услуги ручной модерации с участием опытных специалистов, которые работают в тандеме с моделями ИИ, могут гарантировать безопасность контента. Наша команда помогает клиентам улучшить качество автоматической модерации, обеспечивая безопасность платформы и защищая репутацию бизнеса.
Полностью ручная модерация: когда это необходимо
А используется ли полностью ручная модерация в 2024–2025 годах?
Несмотря на распространенное мнение, что проверка контента сейчас становится полностью автоматической, ручная модерация до сих пор остается актуальной. Особенно она полезна, когда объем информации небольшой и для обучения модели не хватает данных.
Иногда объем публикуемого контента мал, а темы разнообразны, что делает обучение модели затратным и нецелесообразным. В таких случаях проще и быстрее проверять информацию вручную.
Ручная модерация также полезна на старте нового проекта. Когда проект только запускается, автоматические модели еще не обучены на специфичных данных. Здесь ручная модерация не только помогает в обработке контента, но и позволяет собрать примеры для обучения.
Наконец, когда данные сложны для автоматизации из-за специфичности домена, ручная модерация тоже остается предпочтительным решением. Например, если проект связан с уникальным контентом или специфическими языковыми нюансами, модели могут не улавливать контекст. В таком случае требуются люди, способные интерпретировать сложные случаи.
Как эффективно выстроить процессы в модерации: кейс платформы по ресейлу
Теперь давайте разберемся, как это может работать на практике. Приведем пример из нашего опыта: одна крупная онлайн-платформа объявлений пришла к нам с задачей проверки контента. Поскольку на сайте ежедневно появляются тысячи новых объявлений и сообщений, они хотели передать нам весь объем модерации. Это включало проверку объявлений на соответствие правилам, выявление недопустимого контента и соблюдение стандартов платформы.
Как мы это сделали
Чтобы справиться с таким объемом работы, мы разработали план, включающий четыре ключевых шага: формирование команды, прогнозирование нагрузки, обучение и контроль качества.
- Сбор команды модераторов. В первую очередь мы набрали большую команду талантливых модераторов, ведь для проекта требовалось много специалистов. После набора прошел этап интенсивного обучения, где мы изучали правила и показывали примеры «сложных случаев», чтобы модераторы понимали, что и как нужно проверять.
Мы обучили их распознавать, какой контент является нежелательным или подозрительным, как выявлять попытки обойти правила платформы и правильно реагировать на разные типы нарушений.
- Анализ и прогнозирование нагрузки. Мы изучили, в какое время поступает больше всего объявлений, когда нужно больше модераторов и когда их количество можно сократить. Например, по вечерам и в выходные обычно появляется больше пользователей, а значит, и контента.
Мы распределили людей так, чтобы в часы пик на смене всегда были свободные модераторы, а в спокойное время их можно было задействовать меньше. Такой подход позволил избежать задержек и не перегружать сотрудников.
- Обучение и поддержка на протяжении проекта. После начального обучения модераторов мы не останавливались. Правила модерации могут меняться: появляются новые типы объявлений, изменяются стандарты. Поэтому мы проводили регулярное дообучение, помогая модераторам работать точнее. Например, когда платформа добавляла новые категории, мы учили модераторов определять, что разрешено, а что нет.
- Контроль качества и ежедневные проверки. Чтобы убедиться, что модерация проходит на высоком уровне, мы каждый день проверяли часть обработанного контента. Валидаторы проверяли репрезентативные выборки контента, чтобы выявить возможные ошибки и определить, насколько эффективно модераторы выполняют свою работу.
Эта проверка также позволяла своевременно находить и устранять неточности в обучении, если возникали повторяющиеся ошибки. Все данные о выявленных ошибках передавались руководителям групп для дополнительного обучения модераторов.
За год мы достигли впечатляющих результатов:
- Сокращение ручной модерации на 80%. В начале проекта модераторы Data Light обрабатывали около 500 000 единиц контента ежемесячно. Благодаря обучению моделей к концу года почти 80% этого объема стала обрабатывать система. Теперь модераторам нужно проверять только наиболее сложные и редкие случаи, а это экономит много времени.
- Стабильное качество модерации. Постоянный контроль и дообучение помогли нам достичь и поддерживать низкий уровень ошибок. Это значит, что наши модераторы действуют максимально точно, а клиент получает качественную и надежную модерацию.
Подведем итоги
В зависимости от потребностей платформы можно выбрать один из трех подходов: ручную, автоматическую или гибридную модерацию.
Автоматическая модерация позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных с помощью алгоритмов машинного обучения. Однако она имеет свои ограничения, особенно в случае сложного контекста или неоднозначного содержания.
Ручная модерация необходима там, где требуется глубокий анализ, понимание культурных особенностей или интерпретация контекста. Еще она может использоваться при небольшом количестве данных или в начале проекта.
Гибридный подход сочетает в себе автоматизацию и человеческий фактор, что делает его оптимальным решением для большинства платформ. Алгоритмы ИИ берут на себя большую часть рутинной работы, а модераторы подключаются к разбору сложных или спорных случаев. Это позволяет повысить эффективность модерации и постепенно снижать объем ручной работы, улучшая модели ИИ.
