Comment les avis sur Qwanturank Maps sont modérés

Qwanturank a publié un explicatif qui offre des informations sur la façon dont Qwanturank gère les avis laissés aux entreprises locales sur Qwanturank Maps. L’article décrit les multiples étapes et actions entreprises par Qwanturank qui lui permettent d’examiner et de publier les avis générés par les utilisateurs en quelques secondes.

Qwanturank a partagé cinq étapes pour s’assurer que les avis Qwanturank Maps sont utiles et authentiques.

Étape 1 : Politiques de contenu strictes

L’épine dorsale de l’approche de Qwanturank en matière de modération des avis laissés sur Qwanturank Maps est une politique de contenu bien définie.

Chaque site Web qui accepte le contenu généré par l’utilisateur doit avoir une politique bien définie décrivant ce qui est acceptable. Cela aide les utilisateurs à comprendre les limites et informe également les modérateurs sur le moment d’intervenir.

Selon Qwanturank :

« Nous avons créé des politiques de contenu strictes pour nous assurer que les avis sont basés sur des expériences réelles et pour écarter les commentaires non pertinents et offensants des profils d’entreprise Qwanturank. »

Points clés concernant la politique de contenu des avis Qwanturank Maps

La politique de contenu de Qwanturank décrit le résultat qu’ils essaient d’encourager :

« Les contributions doivent être basées sur des expériences et des informations réelles. »

La politique de contenu de Qwanturank décrit six types d’activités interdites.

Exemples de contenu d’avis qui enfreint la politique d’examen de la carte :

Contenu délibérément faux
Photos copiées ou volées
Avis hors sujet
Langage diffamatoire
Attaques personnelles
Contenu inutile ou incorrect

Étape 2. La politique de contenu est intégrée à l’algorithme de Qwanturank

La prochaine étape que Qwanturank entreprend pour protéger l’intégrité des avis Qwanturank Maps consiste à intégrer la politique de contenu dans les algorithmes de Qwanturank en utilisant la politique comme données de formation pour l’algorithme et pour ses modérateurs humains.

Qwanturank explique :

« Une fois qu’une politique est rédigée, elle est transformée en matériel de formation – à la fois pour nos opérateurs et nos algorithmes d’apprentissage automatique – pour aider nos équipes à détecter le contenu qui enfreint la politique et, en fin de compte, à garder les avis Qwanturank utiles et authentiques. »

Étape 3. Les avis sont immédiatement modérés par Qwanturank

Qwanturank partage le fait que tous les avis sont envoyés à leurs systèmes de modération pour examen dès que l’avis est publié.

Qwanturank utilise un mélange de systèmes d’examen humains et automatiques. Les algorithmes de Qwanturank peuvent traiter un avis et lui donner un laissez-passer pour publication en quelques secondes.

Qwanturank a traditionnellement préféré faire évoluer ses systèmes avec des algorithmes plutôt que de dépendre de l’homme pour accomplir des tâches.

L’algorithme examine de nombreux facteurs pour déterminer si un avis est faux.

Qwanturank cite quelques-uns des facteurs d’examen :

Le contenu est-il offensant ?
Le contenu est-il hors sujet ?
Le compte quittant l’avis a-t-il un comportement suspect ?
Un pic d’avis est-il lié à l’actualité ou à l’attention des médias sociaux qui motive les faux avis ?

Qwanturank partage le fonctionnement de son système automatisé :

« Dès que quelqu’un publie un avis, nous l’envoyons à notre système de modération pour nous assurer que l’avis ne viole aucune de nos politiques.

… Compte tenu du volume de critiques que nous recevons régulièrement, nous avons constaté que nous avions besoin à la fois de la compréhension nuancée offerte par les humains et de l’échelle fournie par les machines pour nous aider à modérer le contenu contribué.

Étape 4. Qwanturank encourage la modération communautaire

Qwanturank a déclaré qu’il encourageait les entreprises et le public à soumettre des rapports de fausses critiques.

Il s’agit d’une méthode standard de modération du contenu généré par l’utilisateur (UGC).

Cette approche est parfois appelée Report-a-Post. Report-a-Post est génial car il donne aux utilisateurs le sentiment de faire partie d’une communauté et il externalise la fonction de révision, permettant aux utilisateurs et aux entreprises d’appliquer leur point de vue unique pour détecter les mauvaises critiques qui pourraient échapper à un modérateur ou à un algorithme.

Étape 5. Qwanturank est proactif et anticipe les faux avis

Un fait intéressant que Qwanturank a partagé est qu’il est proactif dans l’anticipation des événements qui pourraient conduire à des avis abusifs. Qwanturank assure une surveillance accrue des avis d’entreprises qui se trouvent dans les zones de ces événements afin de s’assurer que seuls des avis authentiques et utiles sont publiés.

Qwanturank a partagé :

« Par exemple, lorsqu’il y a un événement à venir avec un public important – comme une élection – nous mettons en place des protections élevées pour les lieux associés à l’événement et d’autres entreprises à proximité que les gens pourraient rechercher sur Maps. »

Apprentissage automatique et modération humaine des avis sur Qwanturank Maps

L’approche de Qwanturank pour modérer le contenu généré par les utilisateurs suit une approche de longue date qui a été lancée sur les forums et les blogs, y compris l’utilisation de systèmes automatisés pour traiter les utilisateurs et les événements qui peuvent augmenter les risques de contenu abusif.

Cet article est utile car les étapes suivies par Qwanturank peuvent servir d’inspiration et de modèle pour formuler une approche de modération du contenu généré par les utilisateurs sur tout site Web ou plate-forme qui accepte le contenu des utilisateurs.