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平台如何屏蔽禁止垃圾评论?

随着互联网的发展,UGC早已成为诸多APP中不可或缺的品类,用户评论是其中重要的一个模块,用户评论可以制造优质内容,也会带来大量的负面和垃圾信息。涉黄、涉政等垃圾评论可能会给平台带来内容安全的问题,无意义灌水评论,与所评论主题无关的评论内容过度泛滥,很难引起用户共鸣,不利于优质内容的呈现,影响用户体验。本文介绍了几种防范垃圾评论的方法。

目前UGC类的用户社交场景,比如评论,私信等。常规方法是以内容检测为主,根据内容违规程度再进行不同梯度的账号处罚,然后再提炼相关违规关键词,进行风控策略查补。 

但不论是删除内容,还是处罚账号都属于事后风控。不良内容对于用户、平台都已经产生影响,很难挽回。并且,目前违规内容,不会一成不变,我们始终在违规内容出现之后才会进行策略升级,相对被动。再比如像上面提到评论场景,与主题无关,属于明显灌水的内容,难度就更大,并且很难与正常用户发表内容进行区分,单纯采用内容识别的方法,容易误伤正常用户。

可以通过以下方法防范垃圾评论:

1.可以在内容识别的基础上,对用户设备、行为进行分析、判断,不仅能对机器灌水等不良行为进行有效识别,也能规避内容相关关键词策略更新的滞后性;  

2.对平台用户进行用户画像。用户画像可依据一段周期内,发布违规内容的类型,违规次数,被处罚次数等维度建立。同时也可以建立正向用户画像,比如用户一段周期内,高热度内容情况,以及高质量粉丝数,发布内容情况等方面来进行评分。以上数据,需要保持动态更新。 

3.在对用户操作行为进行分析,提取特征的同时,需要紧密贴合业务场景的特征,不能简单粗暴的针对用户账号、设备、IP等维度的高频操作一刀切,一旦误报也是极其影响用户体验。

4.对恶意用户名单维护也需要,进行定期,抽检,清洗,保证恶意用户名单有效。除非和高敏感内容有关用户,其余类型建议根据实际情况处理,不建议永久加黑。 

5.业务侧需要建立持续、有效的数据监控,不论是单纯从业务数据量,还是内容上,甚至外部舆情监控也十分必要,只有这样才能与黑灰产进行持久对抗。

6.任何风控手段不可能完全禁止垃圾评论的行为,我们需要做的只是不断提升垃圾评论的识别手段,并对类用户和数据保持严密监控,把相关影响控制在可控范围。

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