{"id":2896,"date":"2022-01-19T19:06:15","date_gmt":"2022-01-19T13:36:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2896"},"modified":"2023-11-02T20:00:45","modified_gmt":"2023-11-02T14:30:45","slug":"content-modification-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/inhaltsmodifikation-durch-maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"Wie maschinelles Lernen die \u00c4nderung von Inhalten optimiert"},"content":{"rendered":"
Wie maschinelles Lernen die \u00c4nderung von Inhalten optimiert<\/span><\/h5>\n

Es gibt mehr als 4,5 Milliarden Internetnutzer und diese Zahl w\u00e4chst t\u00e4glich. Das Internet generiert Milliarden von Bildern und Videos sowie Nachrichten und Beitr\u00e4gen. Diese Benutzer suchen nach einem positiven und sicheren Erlebnis auf ihren bevorzugten Social-Media-Plattformen und Online-H\u00e4ndlern. Die L\u00f6sung ist die Moderation von Inhalten. Es werden Daten entfernt, die explizit, missbr\u00e4uchlich oder gef\u00e4lscht, betr\u00fcgerisch, sch\u00e4dlich oder nicht mit dem Gesch\u00e4ft vereinbar sind.<\/p>\n

Fr\u00fcher verlie\u00dfen sich Unternehmen bei der Moderation von Inhalten auf menschliche Content-Moderatoren. Da die Nutzung von Inhalten jedoch zunimmt, ist dieser Ansatz weder kosteneffektiv noch effizient. Stattdessen investieren Unternehmen in maschinelles Lernen (ML), Strategien zur Entwicklung von Algorithmen, die Inhalte automatisch moderieren.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) erm\u00f6glicht es Online-Unternehmen, schneller zu skalieren und eine einheitliche Inhaltsmoderation sicherzustellen. Auch wenn dadurch menschliche Moderatoren (Humans-in-the-Loop) nicht eliminiert werden, k\u00f6nnen sie dennoch eine Ground-Truth-\u00dcberwachung erm\u00f6glichen und in der Lage sein, differenziertere, kontextbezogene Inhaltsprobleme zu l\u00f6sen. Dadurch verringert sich die Anzahl der Inhaltsmoderatoren, die f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung von Inhalten erforderlich sind. Das ist gut so, denn ungewollter Kontakt mit sch\u00e4dlichen Stoffen kann sich negativ auf Ihre geistige Gesundheit auswirken. Diese Aufgabe kann Maschinen \u00fcberlassen werden, was sowohl f\u00fcr das Unternehmen als auch f\u00fcr seine Mitarbeiter von Vorteil ist.<\/p>\n

Moderation von Inhalten in der realen Welt<\/strong><\/p>\n

Unternehmen nutzen ML-basierte Inhaltsmoderation f\u00fcr verschiedene digitale Medienanwendungen, einschlie\u00dflich Chatbots und Chatrooms. Online-Handel und soziale Medien sind zwei der beliebtesten Anwendungen.<\/p>\n

Sozialen Medien<\/h3>\n

Die sozialen Medien sind von einem Inhaltsproblem geplagt. Allein Facebook hat \u00fcber 2 Milliarden Nutzer, die zusammen \u00fcber 100 Millionen Stunden Video pro Tag ansehen und mehr als 350 Millionen Fotos pro Tag hochladen. Es w\u00fcrde viel Zeit und Geld kosten, gen\u00fcgend Leute einzustellen, die die Menge an Inhalten, die durch diesen Datenverkehr erstellt werden, manuell \u00fcberpr\u00fcfen. KI reduziert die Belastung, indem sie Texte, Benutzernamen und Bilder auf Hassrede und Cybermobbing \u00fcberpr\u00fcft. Au\u00dferdem wird nach explizitem oder sch\u00e4dlichem Material, Spam, Fake News und anderen irref\u00fchrenden Inhalten gesucht. Der Algorithmus kann auch Benutzer l\u00f6schen oder sperren, die sich nicht an die Bedingungen eines Unternehmens halten.<\/p>\n

Online Einkaufen<\/h3>\n

Nicht nur soziale Plattformen ben\u00f6tigen eine Inhaltsmoderation. Online-H\u00e4ndler k\u00f6nnen auch Content-Moderationstools nutzen, um ihren Kunden qualitativ hochwertige Inhalte zu pr\u00e4sentieren, die gesch\u00e4ftsfreundlich sind. Beispielsweise kann eine Hotelbuchungsseite mithilfe von KI alle Bilder von Hotelzimmern scannen und alle Bilder entfernen, die nicht den Regeln der Website entsprechen (z. B. sind auf einem Foto keine Personen zu sehen). Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen auch eine Kombination aus ML- und KI-Techniken nutzen, um ihre Produkte individuell anzupassen.<\/p>\n

\"Wie<\/p>\n

Wie funktioniert die Moderation von Inhalten?<\/strong><\/p>\n

Unternehmen verf\u00fcgen \u00fcber unterschiedliche Inhaltswarteschlangen und Eskalationsrichtlinien f\u00fcr ML-basierte \u00dcberpr\u00fcfungssysteme. Allerdings umfassen sie im Allgemeinen eine KI-Moderation in Schritt eins, zwei oder beiden.<\/p>\n

Vormoderation. KI modifiziert Benutzerinhalte, bevor sie ver\u00f6ffentlicht werden. Nutzer k\u00f6nnen dann Inhalte sehen, die als nicht sch\u00e4dlich eingestuft wurden. Das KI-Modell entfernt Inhalte, bei denen eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie sch\u00e4dlich oder unfreundlich f\u00fcr das Unternehmen sind. Das KI-Modell markiert Inhalte, von denen es glaubt, dass sie f\u00fcr die menschliche \u00dcberpr\u00fcfung nicht zuverl\u00e4ssig oder gesch\u00e4ftsfreundlich sind, wenn das Vertrauen in seine Vorhersagen gering ist.<\/p>\n

Nachmoderation. Nachmoderation. Wenn die KI den Inhalt \u00fcberpr\u00fcft, verwendet sie denselben Prozess wie in Schritt 1 und l\u00f6scht automatisch sch\u00e4dliches Material.<\/p>\n

KI kann je nach Medium verschiedene ML-Techniken nutzen, um Inhalte vorherzusagen.<\/p>\n

Text<\/h3>\n

Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP): Computer verlassen sich auf NLP, um menschliche Sprache zu verstehen. Um ung\u00fcnstige Sprachen zu entfernen, verwenden sie m\u00f6glicherweise eine Schl\u00fcsselwortfilterung.<\/p>\n

Stimmungsanalyse: Im Internet dreht sich alles um den Kontext. Mithilfe der Stimmungsanalyse k\u00f6nnen Computer T\u00f6ne wie Wut oder Sarkasmus erkennen.<\/p>\n

Wissensdatenbanken: Computer sind in der Lage, Informationsdatenbanken zu nutzen, um vorherzusagen, bei welchen Artikeln es sich um Fake News handelt, und um h\u00e4ufige Betr\u00fcgereien zu identifizieren.<\/p>\n

Bild und Video<\/h3>\n

Objekterkennung: Bilder und Videos k\u00f6nnen verwendet werden, um Objekte wie Nacktheit in Fotos oder Videos zu identifizieren, die nicht den Plattformstandards entsprechen.<\/p>\n

Szenenverst\u00e4ndnis: Computer sind in der Lage, den Kontext dessen zu verstehen, was ist Labelify<\/a> in einer Szene und treffen Sie fundiertere Entscheidungen.<\/p>\n

Alle Datentypen<\/h3>\n

Unternehmen k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig vom Datentyp die User-Trust-Technologie verwenden. Computer k\u00f6nnen Benutzer, die in der Vergangenheit Spam gesendet oder explizite Inhalte gepostet haben, als \u201enicht vertrauensw\u00fcrdig\u201c einstufen und werden in Zukunft bei allen von ihnen geposteten Inhalten wachsamer sein. Fake News werden auch durch Reputationstechnologie bek\u00e4mpft: Computer erkennen mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit unzuverl\u00e4ssige Nachrichtenquellen und kennzeichnen sie als falsch.<\/p>\n

Die Moderation von Inhalten ist eine st\u00e4ndige Quelle neuer Trainingsdaten. Ein Computer leitet Inhalte an einen menschlichen Pr\u00fcfer weiter, der sie dann als sch\u00e4dlich oder nicht sch\u00e4dlich einstuft und die gekennzeichneten Daten zur k\u00fcnftigen Verbesserung wieder in den Algorithmus einspeist.<\/p>\n

Wie kann man die Herausforderungen der Inhaltsmoderation meistern?<\/h3>\n

KI-Modelle stehen bei der Moderation von Inhalten vor vielen Herausforderungen. Aufgrund der schieren Menge an Inhalten ist es notwendig, schnelle Modelle zu erstellen, die keine Kompromisse bei der Genauigkeit eingehen. Daten machen es schwierig, ein genaues Modell zu erstellen. Da die meisten von Unternehmen gesammelten Daten ihr Eigentum bleiben, stehen f\u00fcr digitale Plattformen nur sehr wenige \u00f6ffentliche Inhaltsdatens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Die Sprache ist ein weiteres Problem. Ihre KI zur Inhaltsmoderation muss in der Lage sein, mehrere Sprachen und die Kontexte, in denen sie verwendet werden, zu erkennen. Das Internet ist global. Da sich die Sprache im Laufe der Zeit \u00e4ndert, muss Ihr Modell regelm\u00e4\u00dfig mit neuen Daten aktualisiert werden.<\/p>\n

Es gibt auch Inkonsistenzen in den Definitionen. Was ist Cybermobbing? Um das Vertrauen in die Moderation aufrechtzuerhalten, ist es wichtig, dass diese Definitionen auf Ihrer gesamten Plattform konsistent sind. Nutzer sind stets kreativ und finden in der Moderation L\u00fccken. Sie m\u00fcssen Ihr Modell st\u00e4ndig neu trainieren, um Fake News und Betr\u00fcgereien zu eliminieren.<\/p>\n

Seien Sie sich der Vorurteile bei der Moderation von Inhalten bewusst. Diskriminierung kann auftreten, wenn es um Sprache oder Benutzermerkmale geht. Um Verzerrungen zu reduzieren, ist die Diversifizierung Ihrer Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung. Dazu geh\u00f6rt auch, Ihrem Modell beizubringen, den Kontext zu verstehen.<\/p>\n

Es kann unm\u00f6glich erscheinen, eine wirksame L\u00f6sung zu schaffen Inhaltsmoderation<\/a> Plattform mit all diesen Hindernissen. Es ist m\u00f6glich, erfolgreich zu sein: Viele Organisationen wenden sich an Drittanbieter, um gen\u00fcgend Schulungsdaten und eine Gruppe internationaler Personen zur Kennzeichnung bereitzustellen. Um skalierbare und effiziente Modelle bereitzustellen, k\u00f6nnen Drittpartner auch das erforderliche Fachwissen zu ML-f\u00e4higen Tools zur Inhaltsmoderation bereitstellen.<\/p>\n

Die reale Welt diktiert die Richtlinien: Entscheidungen zur Inhaltsmoderation sollten auf der Richtlinie basieren. Die Richtlinien m\u00fcssen sich jedoch schnell weiterentwickeln, um etwaige L\u00fccken, Grauzonen oder Grenzf\u00e4lle zu schlie\u00dfen, insbesondere bei sensiblen Themen. Beobachten Sie Markttrends und geben Sie Empfehlungen zur Verbesserung der Politik.<\/p>\n

Verwalten Sie demografische Verzerrungen. Die Moderation von Inhalten ist effektiver, zuverl\u00e4ssiger, vertrauensw\u00fcrdiger und effizienter, wenn die Moderatoren repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Gesamtbev\u00f6lkerung des moderierten Marktes sind. Sie m\u00fcssen die demografischen Merkmale definieren und Diversity Sourcing verwalten, um sicherzustellen, dass Ihre Daten keinen demografischen Verzerrungen unterliegen.<\/p>\n

Erstellen Sie eine Qualit\u00e4tsmanagementstrategie mit Expertenressourcen. Entscheidungen zur Inhaltsmoderation k\u00f6nnen im heutigen politischen Klima \u00fcberpr\u00fcft werden. Um Fehler zu erkennen, zu beheben und zu verhindern, ist eine umfassende Strategie unerl\u00e4sslich. Wir sind oft in der Lage, Kunden eine Strategie zu empfehlen und sie bei der Umsetzung zu unterst\u00fctzen, die auf ihre spezifischen Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten ist. Dazu geh\u00f6rt die Entwicklung eines Teams von Politikexperten und die Einrichtung von Hierarchien f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung der Qualit\u00e4tskontrolle.<\/p>\n

Was Labelify f\u00fcr Sie tun kann<\/strong><\/p>\n

Wir verf\u00fcgen \u00fcber mehr als 4 Jahre Erfahrung in der Unterst\u00fctzung von Unternehmen bei der Entwicklung und Einf\u00fchrung von KI-Modellen. Wir sind stolz darauf, Datenklassifizierungspipelines anbieten zu k\u00f6nnen, die Sie bei Ihren Anforderungen an die Inhaltsmoderation unterst\u00fctzen. Unsere propriet\u00e4re Qualit\u00e4tskontrolltechnologie sorgt f\u00fcr hohe Genauigkeit und Pr\u00e4zision. Es wird durch unsere Plattformfunktionen und unser Fachwissen unterst\u00fctzt, um sicherzustellen, dass Sie eine schnelle Bereitstellung und Skalierbarkeit erreichen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Erfahren Sie mehr \u00fcber unsere Expertise und wie wir Sie bei Ihren Anforderungen an die Moderation von Inhalten unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

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How Machine Learning Optimizes Content Modification There are more than 4.5 billion internet users, and this number is growing every day. The internet generates billions of images and videos as well as messages and posts. These users are looking for a positive, safe experience on their favorite social media platforms and online retailers. The solution is content moderation. It removes data that is explicit, abusive or fake, fraudulent, harmful, or not compatible with business. Companies used to rely on human content moderators for content moderation. However, as content usage grows, this approach is not cost-effective nor efficient. Instead, organizations are…<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}