Jodel App

Ich lernte relevante Faktoren für den erfolgreichen Aufbau junger Communities kenne, aber auch regionale sowie nationale Herausforderungen. Zudem war ich kurz in der Entwicklung einer durch maschinellen Lernen unterstützten Community-Moderation tätig. Hier erhielt ich spannende Einblicke in die technischen sowie sozialen Herausforderungen und Möglichkeiten der Gestaltung freundlicher Communities.

Projektbeispiel – Lernende Bilderkennung für Community-Moderation

Zielsetzung 

Qualitätssicherung und Training einer selbstlernenden maschinellen Bilderkennung für die Community-Plattform Jodel.

Zeitraum     

03/2017 – 05/2017

Projektbeschreibung

Ein wichtiger Bestandteil des Erfolges der Jodel Community ist das ausgeklügelte Moderationssystem. Täglich müssen alleine in der deutschsprachigen Community mehr als eine Millionen Posts pro Tag moderiert werden. Ein wesentlicher Teil der Moderation wird von sogenannten „Power-Usern“ übernommen. Gerade in der Moderation von Bildbeiträgen war man jedoch lange auf die Unterstützung durch bezahlte Moderatoren angewiesen.

Es wurde eine selbstlernende Bilderkennung im Backend eingefĂĽhrt, um die Moderation zumindest teilweise zu automatisieren. Meine Aufgabe bestand darin, das Trainingsmaterial zu sichten und Fehlentscheidungen zu bewerten/kategorisieren.

Ich erlangte wichtige Erfahrung in der Usermoderation bezüglich Phänomene wie beispielsweise „Trolling“, deren Erscheinungsformen und Motivation.

Zudem erhielt ich spannende Einblicke in die praktische Anwendung von Maschinellem Lernen und dessen Anwendung auf User-Dynamiken.

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