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Il nuovo framework AI potenzia la moderazione dei contenuti di LinkedIn

Il nuovo framework AI potenzia la moderazione dei contenuti di LinkedIn

LinkedIn ha lanciato un nuovo framework di moderazione dei contenuti che rappresenta una svolta nell'ottimizzazione delle code di moderazione, riducendo del 60% il tempo necessario per individuare le violazioni delle policy. Questa tecnologia potrebbe essere il futuro della moderazione dei contenuti una volta che sarà più disponibile.

In che modo LinkedIn modera le violazioni dei contenuti

LinkedIn dispone di team di moderazione dei contenuti che lavorano sulla revisione manuale di possibili contenuti che violano le norme.

Utilizzano una combinazione di modelli di intelligenza artificiale, rapporti dei membri di LinkedIn e revisioni umane per individuare contenuti dannosi e rimuoverli.

Ma la portata del problema è immensa perché ogni settimana ci sono centinaia di migliaia di articoli che necessitano di revisione.

Ciò che tendeva a succedere in passato, utilizzando il processo FIFO (first in, first out), era che ogni elemento che necessitava di una revisione attendeva in coda, con il risultato che i contenuti offensivi effettivi impiegavano molto tempo per essere revisionati e rimossi.

Pertanto, la conseguenza dell’utilizzo del FIFO è che gli utenti sono esposti a contenuti dannosi.

LinkedIn ha descritto gli svantaggi del sistema FIFO precedentemente utilizzato:

“…questo approccio presenta due notevoli inconvenienti.

Innanzitutto, non tutti i contenuti esaminati da esseri umani violano le nostre norme: una parte considerevole viene valutata come non violativa (ovvero cancellata).

Ciò sottrae preziosa larghezza di banda ai revisori dalla revisione di contenuti che sono effettivamente in violazione.

In secondo luogo, quando gli elementi vengono esaminati su base FIFO, il contenuto in violazione può richiedere più tempo per rilevare se viene importato dopo contenuto non violativo.

LinkedIn ha ideato un framework automatizzato utilizzando un modello di apprendimento automatico per dare priorità ai contenuti che potrebbero violare le politiche sui contenuti, spostando tali elementi in prima fila.

Questo nuovo processo ha contribuito ad accelerare il processo di revisione.

Il nuovo framework utilizza XGBoost

Il nuovo framework utilizza un modello di machine learning XGBoost per prevedere quale contenuto potrebbe rappresentare una violazione delle policy.

XGBoost è l'abbreviazione di Extreme Gradient Boosting, una libreria di apprendimento automatico open source che aiuta a classificare e classificare gli elementi in un set di dati.

Questo tipo di modello di apprendimento automatico, XGBoost, utilizza algoritmi per addestrare il modello a trovare modelli specifici su un set di dati etichettato (un set di dati etichettato in base a quale elemento di contenuto è in violazione).

LinkedIn ha utilizzato esattamente questo processo per addestrare il nuovo framework:

"Questi modelli vengono addestrati su un campione rappresentativo di dati umani etichettati in passato dalla coda di revisione dei contenuti e testati su un altro campione fuori dal tempo."

Una volta addestrato, il modello è in grado di identificare i contenuti che, in questa applicazione della tecnologia, sono probabilmente in violazione e necessitano di una revisione umana.

XGBoost è una tecnologia all'avanguardia che nei test di benchmarking si è rivelata di grande successo per questo tipo di utilizzo, sia in termini di precisione che di tempo di elaborazione richiesto, superando altri tipi di algoritmi.

LinkedIn ha descritto questo nuovo approccio:

“Con questo framework, il contenuto che entra nelle code di revisione viene valutato da una serie di modelli di intelligenza artificiale per calcolare la probabilità che violi le nostre policy.

Ai contenuti con un'alta probabilità di non violazione viene assegnata una priorità ridotta, risparmiando larghezza di banda per i revisori umani e i contenuti con una probabilità più elevata di violare le policy hanno la priorità rispetto agli altri in modo che possano essere rilevati e rimossi più rapidamente.

Impatto sulla moderazione

LinkedIn ha riferito che il nuovo framework è in grado di prendere decisioni automatiche su circa il 10% dei contenuti in coda per la revisione, con quello che LinkedIn definisce un livello di precisione “estremamente alto”. È così accurato che il modello AI supera le prestazioni di un revisore umano.

Sorprendentemente, il nuovo quadro riduce di circa il 60% il tempo medio necessario per individuare i contenuti che violano le norme.

Dove viene utilizzata la nuova intelligenza artificiale

Il nuovo sistema di priorità di revisione dei contenuti è attualmente utilizzato per i post e i commenti dei feed. LinkedIn ha annunciato che stanno lavorando per aggiungere questo nuovo processo altrove in LinkedIn.

La moderazione dei contenuti dannosi è estremamente importante perché può aiutare a migliorare l'esperienza dell'utente riducendo la quantità di utenti esposti a contenuti dannosi.

È utile anche per il team di moderazione perché li aiuta a crescere e a gestire grandi volumi.

Questa tecnologia ha dimostrato di avere successo e col tempo potrebbe diventare più onnipresente man mano che diventa più ampiamente disponibile.

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