Scoring intelligente
Modelli multi-label analizzano ogni commento prima che arrivi al moderatore.
Moderazione live
Su «Avevo appena finito di lavorare a Bergamo, quando ho ricevuto la chiamata di mia figlia. Era disperata, gridava, diceva...
Questo è un commento reale su "«Avevo appena finito di lavorare a Bergamo, quando ho ricevuto la chiamata di mi" su Facebook: «Paola Perico Paola Perico in Italia il 40 % degli stupri e' commesso da stranieri. Dati ministero dell'Interno». Classificato come Approvato. Gestito da AI. Community Shield lo ha classificato e ha applicato le tue regole — senza coda manuale, salvo configurazione.
Anteprima commento
«Avevo appena finito di lavorare a Bergamo, quando ho ricevuto la chiamata di mia figlia. Era disperata, gridava, diceva...
Commento moderato
AI policy
Escalate 55%
Motivazione
Il commento introduce dati statistici relativi alla nazionalità degli aggressori in risposta a un articolo di cronaca nera locale specifico. L'uso di statistiche sul crimine per generalizzare o alimentare tensioni su base etnica richiede una valutazione cauta per distinguere tra opinione statistica e potenziale hate speech.
Decisione
Il commento sposta il focus dall'episodio specifico a una generalizzazione su base etnica. Poiché il confine tra citazione statistica legittima e incitamento alla discriminazione è sottile e contestuale, è necessaria la revisione umana per valutare se il commento violi le policy su P1 o P2.
Il segnale è stato catturato in tempo reale dal canale social.
Tossicità, insulti e policy hanno prodotto un punteggio di classificazione.
Il commento è stato gestito su Facebook secondo soglie e workflow configurati.
Ogni commento che vedi qui è prova di moderazione automatica su scala — messaggi reali, decisioni reali, zero copy-paste per il team.
Modelli multi-label analizzano ogni commento prima che arrivi al moderatore.
Soglie di revisione ed eliminazione girano 24/7 su ogni canale.
Ogni segnale mostra stato, autorità e motivazione AI per audit completo.
M M*** S***