Модерация: ручная, автоматическая или гибридная? Делимся опытом Data Light

А вы знали, что 55% бизнесов сталкиваются с убытками из-за онлайн-мошенничества, вызванного недостаточным контролем публикаций? А о том, что 88% пользователей ^[1] доверяют отзывам как личным рекомендациям, и, столкнувшись с фейковым контентом, редко возвращаются на платформу? Только налаженная система модерации способна предотвратить такие ситуации и обеспечить безопасный и качественный контент.

Технологии предлагают автоматические решения для блокировки недопустимого контента, однако не всегда можно полагаться только на них. Почему крупные компании все еще предпочитают ручную или гибридную модерацию ^[2]? Вадим Болотов, руководитель отдела Модерации в Data Light ^[3], объясняет, как выбрать оптимальный тип контроля, учитывая специфику бизнеса и потребности ^[4] аудитории.

Зачем нужна модерация? Вот всего пара примеров из практики:

• E‑commerce: На одной из площадок автоматизированная система выявила и заблокировала тысячи накрученных комментариев, что повысило прозрачность для покупателей.

• Социальные сети: На платформе для общения с помощью гибридной модерации удалось сократить количество травли в комментариях на 60%, а это напрямую улучшило пользовательский опыт ^[5].

• Медиа и контент‑платформы: Для одного из наших клиентов наши модераторы вовремя удаляют фейковые новости, которые могут подорвать репутацию и вызвать недоверие аудитории.

Как создать эффективные правила модерации контента?

Успешная модерация начинается с четких правил. Они формируют культуру сообщества, задают его тон и предотвращают конфликты. Как грамотно их составить?

Установите четкие правила поведения

Это как в путешествиях: когда вы приезжаете в новую страну, вы точно захотите узнать, какие правила поведения ^[6] там существуют, чтобы избежать неловких ситуаций (или даже тюрьмы). То же самое и с модерацией: Правила помогают пользователям понять, какие темы допустимы, а за что можно получить блокировку.

• Разместите их на видном месте — например, в шапке сайта, на странице регистрации или в закрепленных постах.

• Актуализируйте — пересматривайте их, чтобы они оставались полезными. Все меняется, и то, что работало вчера, может устареть сегодня.

• Адаптируйте под аудиторию — если у вас международное сообщество, переведите правила на несколько языков.

Работайте с негативом конструктивно

Удаление всех критических комментариев кажется самым простым решением (казалось бы, кто заметит?), но в долгосрочной перспективе это точно подорвет доверие аудитории. Оно вам надо?

• Признавайте ошибки ^[7] и предлагайте решения. Например, если клиент жалуется на товар, ответьте с заботой и предложите обмен.

• Будьте открыты — компании, которые не боятся работать с критикой, вызывают больше уважения.

Определите алгоритм действий при нарушениях

Когда пользователь выходит за рамки, реакция ^[8] должна быть последовательной и понятной. Часто используется такая гибкая система:

Первое нарушение — предупреждение.

Повторное — временный бан.

Серьезные проступки — пожизненная блокировка.

Поощряйте вклад пользователей

Хороший контент заслуживает поощрения. Это мотивирует людей активно участвовать в жизни сообщества.

• Используйте геймификацию: значки вроде «Лучший комментатор» или «Герой сообщества» повышают вовлеченность.

• Отмечайте ценные публикации — это стимулирует создавать больше полезного контента.

Как наладить процесс модерации?

Теперь у вас есть четкие правила и механизмы их применения. Следующий шаг — выстроить удобную систему модерации, которая обеспечит порядок и приятную атмосферу в сообществе.

Но что же лучше подходит для вашего проекта, ручная или автоматическая модерация? Вот, что вам нужно знать:

1. Автоматическая модерация:

Автоматическая модерация подходит для обработки больших объемов контента в реальном времени. Такие системы отлично справляются с рутинными задачами: фильтрацией нецензурной лексики, блокировкой фейковых отзывов или выявлением запрещенных изображений. Они быстро анализируют данные, снижая нагрузку на модераторов и позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях.

Высокая производительность. Модели искусственного интеллекта ^[9] способны обрабатывать огромные объемы данных практически мгновенно, что значительно увеличивает скорость модерации.

Масштабируемость. Автоматизация легко масштабируется. Только представьте себе, как это важно, ведь объемы пользовательского контента ежегодно растут на 30%.

Точность. При четко определенных правилах, например, чтобы распознать нецензурную лексику или обнаженную натуру, модели достигают высокой точности. Чем больше данных для обучения ^[10] и чем больше примеров дается, тем эффективнее работает модель.

Отсутствие человеческого фактора. Автоматические системы не подвержены усталости, эмоциональному выгоранию и предвзятости. Они следуют только заданным правилам и стандартам, что снижает риск случайных или субъективных ошибок.

2. Гибридная модерация

Зачем тогда нужны модераторы, если существуют ИИ-алгоритмы?

Рассмотрим на одном примере. Платформа по продаже одежды внедрила систему для фильтрации фотографий с обнаженными людьми. Модель обучена на миллионах изображений и с успехом справляется с задачей в 97% случаев. Но остаются те 2–3%, где система “сомневается”: нечеткие снимки или сложные ракурсы. Именно здесь появляется модератор, который анализирует снимок, принимает решение и дообучает модель. Например, если на фото человек в облегающем костюме для танцев, ИИ может ошибочно принять его за запрещенный контент. Модератор же решит вопрос и учтет контекст, нюансы.

С текстами дело еще сложнее. Современные ИИ уже умеют анализировать контекст, распознавая дискриминацию, грубость или фейковые новости. Но язык — штука хитрая. Одно и то же слово может быть и безобидным, и оскорбительным, как, например, “сука”. Машина не всегда понимает тонкости: это собака или ругательство? В таких случаях решение принимает человек. Как результат, на одном из проектов благодаря этому подходу ручная модерация снизилась с 600 000 единиц контента весной до 100 000 к концу года, а 80% работы успешно передалось автоматическим алгоритмам.

Полностью отказаться от модераторов пока невозможно. Машины блестяще справляются с рутиной, но сложные случаи — токсичные комментарии с намеками, завуалированные оскорбления или некоторые фейки — требуют человеческого участия. Вот почему гибридный подход так эффективен: ИИ берет на себя потоковую работу, а специалисты занимаются исключениями. Такие услуги востребованы в СМИ, ритейле и социальных сетях, с этим наша команда помогает многим бизнесам.

3. Ручная модерация:

Итак, мы поняли, что чаще всего модерация контента осуществляется гибридным способом: первичную обработку выполняют автоматические системы, а спорные или сложные случаи отправляются на проверку модераторам. Однако бывают ситуации, когда полностью ручная модерация становится оптимальным или даже единственным вариантом.

Она особенно актуальна в нескольких случаях. Например, когда объем контента небольшой, а тематика слишком разнообразна, обучение модели становится затратным и нецелесообразным. Также ручная проверка незаменима на этапе запуска нового проекта, когда автоматические алгоритмы еще не обучены и требуется не только обработка контента, но и сбор данных для будущих моделей. Наконец, специфические данные, такие как узкоспециализированный контент или тексты с языковыми особенностями, часто требуют человеческого вмешательства, чтобы правильно интерпретировать сложные ситуации.

Как правильно модерировать объявления для ресейла? Кейс с поиском контактов

Как это может использоваться на практике? Вот пример из нашего опыта.

Крупная платформа столкнулась с проблемой: часть пользователей пыталась увести клиентов в сторонние приложения, размещая в объявлениях контактные данные, телефонные номера и ссылки на мессенджеры или соцсети.

Это подрывало основную бизнес‑модель платформы и снижало её безопасность. Клиенту требовалось решение, которое поможет находить и удалять такие контакты как в тексте, так и на изображениях.

Как мы это сделали:

Работа над проектом включала несколько важных этапов:

1. Анализ и поиск контактов
   Первым этапом было выявление мест, где пользователи чаще всего размещают контакты. Это могли быть заголовки, текстовые описания или изображения. Мы внимательно анализировали данные и отмечали места, где наиболее вероятно могут находиться контактные данные. Такой подход позволил нам не упустить ни одного элемента.

2. Ручная модерация и разметка данных
   На начальном этапе наш основной метод был ручным. Модераторы просматривали каждый элемент объявления, чтобы определить, где размещены контактные данные.

Этот этап был ключевым, так как точная информация о местонахождении контактных данных помогала создать надежную основу для последующего обучения автоматических моделей. Особое внимание ^[11] мы уделяли изображениям: модераторы отмечали те области, где могли находиться номера телефонов или ссылки, поскольку именно эти случаи сложнее всего обнаружить автоматически.

3. Оптимизация и переход к гибридной модели
   По мере накопления данных мы начали оптимизировать процесс, постепенно подключая автоматические модели для работы с типичными случаями. Но когда контактные данные обнаруживались на изображениях, где требовалась высокая точность, мы добавили функцию разметки с помощью инструмента polygon (многоугольник) с текстовым атрибутом, позволяющего выделять точные области на изображении и выполнять OCR контактных данных. Это позволило улучшить качество обучения моделей, так как каждая отмеченная область точно указывала место контактов и обеспечивала высокую степень автоматизации.

4. Поддержка качества и обучение команды
   Для стабильного уровня качества мы внедрили систему наставничества и дообучения. В этот процесс включили не только модераторов, но и новых сотрудников, которые в будущем могли бы легко подключиться к проекту. Мы внедрили внутренние процедуры: групповые обсуждения сложных кейсов и разбор ошибок. Это помогло укрепить команду и обеспечить неизменно высокий уровень работы на всём протяжении проекта.

5. Контроль качества и внутренние улучшения
   Чтобы гарантировать, что наш подход остаётся актуальным, мы регулярно проводили проверки и калибровки: если какие‑то подходы требовали доработки, мы внедряли их сразу. В том числе мы постоянно улучшали точность разметки для модели и обновляли алгоритмы, повышая эффективность.

В итоге сотрудничества клиент смог значительно снизить количество контактов, уводящих пользователей на сторонние площадки.

Наш гибридный подход показал свою эффективность: модели стали выполнять большую часть работы, а ручная модерация сосредоточилась на сложных и спорных случаях. За счёт этого клиент смог освободить ресурсы для стратегических задач.

Вадим Болотов

Head of Moderation