Modération d'informations

vignette|Exemple de suppression de commentaire sur une discussion sur GitHub La modération d'informations consiste à accepter, à déplacer vers une rubrique plus appropriée ou à refuser intégralement ou partiellement la publication d'une information ou d'un commentaire déposé par un utilisateur sur un réseau social, un site web ou un forum. L'utilisateur responsable de la modération est appelé modérateur. Certains réseaux sociaux, tels que YouTube ou Facebook, font également appel à des modérateurs de contenus digitaux qui, à l’aide d’algorithmes de détections, vont approuver ou refuser la présence de certains types de contenus sur les plateformes en question. Ce métier, encore relativement méconnu, aurait un impact psychologique négatif plus ou moins important sur ceux qui l’exercent. Dans le cas de Facebook, d'anciens modérateurs de contenus ont porté plainte contre le géant américain, affirmant être atteints notamment de stress post-traumatique, entre autres problèmes de santé mentale. En mai 2020, l’entreprise a annoncé qu’elle indemniserait les modérateurs de contenu actuels et anciens qui ont développé des problèmes de santé mentale sur le terrain. Dans le cas le plus classique : Un utilisateur du système de publication utilise une interface de saisie pour une nouvelle information (article, critique, actualité, photo, séquence vidéo ou autres selon les sites) ; Une fois l'information rédigée et validée par l'utilisateur, un système d'alerte ou de notification (par exemple, par courrier électronique) prévient un responsable (appelé modérateur du site) qu'une nouvelle information est disponible ; Le modérateur utilise une interface spéciale —dite interface de modération— pour indiquer au système de publication si l'information est valide ou non ; Selon les systèmes de publication, l'auteur peut être prévenu de la décision du modérateur, parfois avec un message indiquant le motif de refus, le cas échéant. Une information ou un commentaire qui est modéré avant d'être publié est qualifié de modération a priori.

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Concepts associés (3)

Cours associés (1)

Séances de cours associées (2)

AR-616: EDAR thesis writing workshop

The workshop will equip participants with practical skills necessary to make thesis writing smoother and better organized. Main issues covered are: getting started, structure and argumentation, time m

Modération d'informations

Wikipédia

Wikipédia () est une encyclopédie collaborative, généraliste et multilingue créée par Jimmy Wales et Larry Sanger le . Il s'agit d'une œuvre libre, c'est-à-dire que chacun est libre de la rediffuser. Gérée en wiki dans le site web wikipedia.org grâce au logiciel MediaWiki, elle permet à tous les internautes d'écrire et de modifier des articles, ce qui lui vaut d'être qualifiée dencyclopédie participative. Elle est devenue en quelques années l'encyclopédie la plus fournie et la plus consultée au monde.

Média social

Les médias sociaux sont des applications web qui permettent la création et la publication de contenus générés par l’utilisateur et le développement de réseaux sociaux en ligne en connectant les profils des utilisateurs. Le terme recouvre les différentes activités qui intègrent la technologie, l’interaction sociale, et la création de contenu. Les médias sociaux utilisent l’intelligence collective dans un esprit de collaboration en ligne.

Communication scientifique : situation Quo et tendances actuelles ENG-616: Communication in science and technology

Explore l'évolution de la recherche en communication scientifique, les défis du journalisme, l'impact des médias numériques et le rôle des scientifiques dans l'engagement du public.

Limites fondamentales de l'apprentissage basé sur le graduat MATH-232: Probability and statistics

S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.