如何從5W模式入手,助力內容審核

編輯導語:新媒介環境下,“人人都有麥克風”、“把關人”缺失、不受時空限制的網絡傳播渠道使得內容可以迅速擴散。這些都給內容安全帶來了挑戰,內容審核成為內容平台的重中之重。無論內容、形式、平台如何發展變化,傳播的5W模式都是通用的,對內容的審核可以圍繞着5個要素展開。

如何從5W模式入手,助力內容審核
一、5W模式與內容審核

1948年,拉斯韋爾提出了傳播過程及其五個基本構成要素,即:

  1. Who:誰——內容的生產者;
  2. What:內容——生產者説了什麼;
  3. Which-In Which Channel:渠道——內容通過什麼渠道傳播;
  4. Whom-To Whom:受眾——誰接受到了內容;
  5. With-With What Effect:效果——內容傳播後取得了什麼效果。

所有的傳播行為都可以圍繞這5個要素展開。

所謂內容審核,也不僅僅是對內容本身進行識別,尤其是在目前機器識別無法達到100%的準確、內容數量本身及其龐大的情況下,通過對各個傳播要素的“監控”,也是完善機器審核的數據維度、提升審核效率的有效途徑。

5W要素應用到內容審核中,分別與以下角色環節相對應:

  1. Who:生產者是否靠譜?是否是一個“可信”的人?他發佈不合規信息的可能性有多大?
  2. What:內容本身是否是合規的?
  3. Which:渠道想要做好“把關人”的角色,應該如何開展內容審核 ?
  4. Whom:受眾本身有無異常?受眾的行為是否合規(如發佈不良評論)?
  5. With What Effect:傳播的情況是否正常?

內容審核目前都是通過機器+人工的方式進行,審核的機制既可以是先發後審也可以是先審後發。

如何選擇這些方式和機制、在提升審核效率的同時最大程度地保障內容安全、同時又不影響用户體驗,維護三者的平衡,可以圍繞上述各要素來進行規劃設計。

二、五要素在內容審核中的應用
如何從5W模式入手,助力內容審核
1. Who:對內容的生產者的風險評分和標籤體系

1)建立對於內容生產者的風險評分

從內容生產者發佈第一條內容開始,就對他展開內容識別,基於靜態的註冊信息、此前的行為信息建立初步的風險情況後,根據其後續發佈內容的情況動態實時調整,同時建立黑名單制度。

如:一個內容生產者,此前瀏覽的內容都是財經、商務類型的,而且綁定了銀行卡,則前期的靜態評分可以認為他是一個低風險用户。

後續其發佈的內容在一段時間內多次觸發人工審核機制,則可以提高他的風險等級;隨後他發佈的內容被用户舉報且人工審核確實違反了規則,則可以視情況將其納入黑名單,限制之後的內容發佈行為。

2)建立對於內容生產者的標籤體系

針對內容發佈者進行畫像,可以實現對異常行為的監控。

標籤體系可以包括用户的性別、年齡段、常用地理位置、常用設備、發佈的內容類型等信息。一旦某些信息發生變化,則需要對其內容進行重點監控,防止異常行為,如用户被盜號後此賬户被用來發布不合規內容。

此外也可以設置優秀內容生產者等標籤,對此類用户發佈的內容免審核或可以先發後審。

2. What:對內容的識別規則和手段

建立內容審核的規則,審核的規則大體上來説源於監管的要求和業務的政策。

1)監管的要求

內容不能涉及黃賭毒暴政恐,《網絡信息內容生態治理規定》、《網絡短視頻內容審核標準細則》等也對內容審核提出了詳細的要求。

2)業務的政策

為營造社區的良好氛圍,保證用户體驗,內容不能涉及侵權、謾罵、隱私、低俗、垃圾內容等;為保障平台的正常運營和利益,不能違規發佈廣告、添加鏈接等;為社區用户安全考慮,內容不能涉及導流、詐騙等。

3)豐富審核的技術手段

充分利用人工智能等技術手段,實現對文本、圖片、聲音、視頻的自動識別,不斷提高機器的召回率和準確率。

4)搭建機器審核和人工審核的流轉機制

包括內容在何種情況下觸發審核、何種情況下觸發人工審核,人工審核是否需要複核等,完善的流程設置對效率的提升大有助益。

3. Which:助力審核人員扮演好“把關人”的角色

1)設置有效的任務分配機制

提升分發效率和審核效率,保證需審核視頻100%分發,且在最短時間內到達審核人員,同時按照一定的規則給審核人員分配需要審核的視頻。

按照觸發人工審核的原因來分發,可以使審核人員積累在某一領域的審核經驗,提升審核效率。

2)為審核人員提供配套的功能

“工欲善其事必先利其器”,提供審核的輔助功能,助力人工審核提速。

如針對文本的審核對敏感詞高亮顯示,針對音視頻的審核標註關鍵幀、設置倍速瀏覽功能,審核的信息通過信息流的方式自動呈現,減少操作點擊環節。

4. Whom:通過受眾識別違規內容的“蛛絲馬跡”

1)為受眾提供舉報功能

一方面可以節約審核資源,另一方面也是對機器和人工審核錯誤率的一種彌補。

2)建立受眾的標籤體系

和針對傳播者的標籤體系一樣,對用户的畫像除了用於針對用户的內容推薦外,也可以是對內容質量反饋的一個維度。

例如:同一個內容被大量不同標籤的用户關注,可能內容本身存在了誘導行為,就需要人工審核予以確認。

3)進行受眾聚集情況分析

針對受眾的集中情況進行分析,是否過於聚集。

不過此方式多用於直播中刷量行為等的監控,在內容審核中,可以輔助判斷內容是否存在誘導、違規廣告營銷等。

5. With What Effect:通過傳播的效果發現內容的異常

1)通過觀看、點贊、轉發、評論數等的監控發現異常行為

傳播範圍廣泛的內容中若存在風險,造成的後果更為嚴重,因此要對觀看、點贊、轉發、評論量比較大的內容特別關注。

另外:這些指標的異常也是一個值得關注的風險點,此前點贊數一直不過百的用户新發布的內容突然點贊過萬,可能需要對內容進行人工審核。

2)對評論進行內容識別

評論同樣是內容審核需要關注的部分,對評論內容的識別。

一方面是監控評論是否有違規行為,另一方面通過關注評論內容中是否存在對內容本身的舉報等,來進行內容審核。

三、小結

從5W模式入手建立內容審核的體系,是基於傳播要素的完整模式。

內容審核的重點還是在對內容本身的識別方面,從提升機器審核的召回率和準確率,到提升人工審核的效率,再到搭建完整的流轉機制,從其他要素着手也主要是為優化這三個環節來服務。

當機器能夠實現對違規內容的100%精準識別,甚至具備了自我學習的本領,能夠自己去拓展發現審核的“要義”,或許其他環節也就不那麼必要了。

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