{"id":35108,"date":"2019-10-31T22:02:22","date_gmt":"2019-10-31T19:02:22","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-my-moderiruem-obyavleniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:02:22","modified_gmt":"2019-10-31T19:02:22","slug":"kak-my-moderiruem-obyavleniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/kak-my-moderiruem-obyavleniya","title":{"rendered":"C\u00f3mo moderamos los anuncios","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/26550996eb43e06cf069d989d90fe8d5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nCada servicio cuyos usuarios pueden crear su propio contenido (UGC - Contenido generado por el usuario) se ve obligado a no solo abordar los desaf\u00edos comerciales, sino tambi\u00e9n a organizar el UGC. Una moderaci\u00f3n deficiente o de mala calidad del contenido puede, en \u00faltima instancia, disminuir la atractividad del servicio para los usuarios, hasta el punto de que podr\u00eda dejar de funcionar. <\/p>\n<p>Hoy les contaremos sobre la sinergia entre Yula y Odnoklassniki, que nos ayuda a moderar eficientemente los anuncios en Yula. <\/p>\n<p>La sinergia es algo muy \u00fatil, y en el mundo actual, donde las tecnolog\u00edas y las tendencias cambian muy r\u00e1pidamente, puede convertirse en una varita m\u00e1gica. \u00bfPor qu\u00e9 gastar recursos escasos y tiempo en inventar lo que ya se ha inventado y perfeccionado antes? <\/p>\n<p>As\u00ed lo pensamos nosotros tambi\u00e9n, cuando se nos present\u00f3 el desaf\u00edo de moderar el contenido generado por los usuarios: im\u00e1genes, texto y enlaces. Nuestros usuarios cargan millones de unidades de contenido en Yula todos los d\u00edas, y sin un procesamiento autom\u00e1tico, moderar todos esos datos manualmente es completamente irreal.<\/p>\n<p>Por eso, utilizamos una plataforma de moderaci\u00f3n ya existente, que para entonces nuestros colegas de Odnoklassniki hab\u00edan perfeccionado hasta un estado de \"casi perfecci\u00f3n\".<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>\u00bfPor qu\u00e9 Odnoklassniki?<\/h2>\n<p>\nDiariamente, la red social recibe decenas de millones de usuarios que publican miles de millones de unidades de contenido: desde fotos hasta videos y textos. La plataforma de moderaci\u00f3n de Odnoklassniki ayuda a verificar vol\u00famenes muy grandes de datos y a contrarrestar a los spammers y bots. <\/p>\n<p>El equipo de moderaci\u00f3n de O\u041a ha acumulado una gran experiencia, ya que ha estado perfeccionando su herramienta durante 12 a\u00f1os. Es importante que no solo pod\u00edan compartir sus soluciones ya preparadas, sino tambi\u00e9n adaptar la arquitectura de su plataforma a nuestras tareas espec\u00edficas.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/5f98b6c93728aad3de613fffb153f3d4.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nA partir de ahora, por brevedad, llamaremos a la plataforma de moderaci\u00f3n de O\u041a simplemente \"plataforma\".<\/p>\n<h2>C\u00f3mo funciona todo<\/h2>\n<p>\nEntre Yula y Odnoklassniki, el intercambio de datos se lleva a cabo a trav\u00e9s de <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kafka.apache.org\/\">Apache Kafka<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Por qu\u00e9 elegimos esta herramienta:<\/p>\n<ul>\n<li>En Yula, todos los anuncios pasan por post-moderaci\u00f3n, por lo que inicialmente no se requer\u00eda una respuesta sincr\u00f3nica.\n<\/li>\n<li>Si ocurre un grave inconveniente y Yula u Odnoklassniki no est\u00e1n disponibles, incluso debido a una carga m\u00e1xima, los datos de Kafka no se perder\u00e1n y se podr\u00e1n leer m\u00e1s tarde.\n<\/li>\n<li>La plataforma ya se hab\u00eda integrado con Kafka, por lo que la mayor\u00eda de las cuestiones de seguridad se hab\u00edan resuelto.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n <img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/5aeaf03bac41c3113659d6d739021e71.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPara cada anuncio creado o modificado por el usuario en Yula, se genera un JSON con los datos, que se coloca en Kafka para su posterior moderaci\u00f3n. Desde Kafka, los anuncios se cargan en la plataforma, donde se toman decisiones autom\u00e1ticamente o manualmente. Los anuncios malos se bloquean con la indicaci\u00f3n de la raz\u00f3n, mientras que aquellos en los que la plataforma no encontr\u00f3 violaciones se marcan como \"buenos\". Luego, todas las decisiones se env\u00edan de vuelta a Yula y se aplican en el servicio.<\/p>\n<p>En resumen, para Yula todo se reduce a acciones simples: enviar el anuncio a la plataforma de Odnoklassniki y recibir de vuelta la resoluci\u00f3n \"ok\", o explicaciones de por qu\u00e9 no es \"ok\".<\/p>\n<h2>Procesamiento autom\u00e1tico<\/h2>\n<p>\n\u00bfQu\u00e9 sucede con el anuncio despu\u00e9s de que llega a la plataforma? Cada anuncio se descompone en varias entidades:<\/p>\n<ul>\n<li>t\u00edtulo,\n<\/li>\n<li>descripci\u00f3n,\n<\/li>\n<li>fotograf\u00edas,\n<\/li>\n<li>categor\u00eda y subcategor\u00eda seleccionadas por el usuario del anuncio,\n<\/li>\n<li>precio.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/e4396a3b4378975987fe3a871c3d6fbf.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLuego, la plataforma realiza una agrupaci\u00f3n por cada entidad para encontrar duplicados. El texto y las fotograf\u00edas se agrupan seg\u00fan diferentes esquemas.<\/p>\n<p>Los textos se normalizan antes de la agrupaci\u00f3n para eliminar caracteres especiales, letras alteradas y otros desechos. Los datos obtenidos se dividen en N-gramas, cada uno de los cuales se hashea. Al final, se obtiene un conjunto de hashes \u00fanicos. La similitud entre los textos se determina seg\u00fan <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D1%81%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0\">la medida de Jaccard<\/a><\/noindex> entre los dos conjuntos obtenidos. Si la similitud es superior al umbral, los textos se combinan en un solo cl\u00faster. Para acelerar la b\u00fasqueda de cl\u00fasteres similares se utiliza MinHash y hashing sensible a la localidad.<\/p>\n<p>Para las fotograf\u00edas se han ideado varias opciones de combinaci\u00f3n de im\u00e1genes, desde la comparaci\u00f3n de pHash de las im\u00e1genes hasta la b\u00fasqueda de duplicados mediante redes neuronales. <\/p>\n<p>El \u00faltimo m\u00e9todo es el m\u00e1s \"estricto\". Para entrenar el modelo, se seleccionaron tr\u00edos de im\u00e1genes (N, A, P), donde N no se parece a A, y P se parece a A (es un semiduplicado). Luego, la red neuronal se entren\u00f3 para que A y P estuvieran lo m\u00e1s cerca posible, y A y N lo m\u00e1s lejos posible. De este modo, se obtienen menos falsos positivos en comparaci\u00f3n con simplemente tomar las incrustaciones de una red preentrenada.<\/p>\n<p>Cuando una red neuronal recibe im\u00e1genes, genera un vector N(128)-dimensional para cada una de ellas y realiza una consulta para evaluar la proximidad de la imagen. Luego, se calcula un umbral, a partir del cual las im\u00e1genes cercanas se consideran duplicados.<\/p>\n<p>El modelo es experto en detectar spammers que fotograf\u00edan intencionadamente el mismo producto desde diferentes \u00e1ngulos para eludir la comparaci\u00f3n por pHash.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/943a628a844ea124317e7eec8d3c19f7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/4b6f7082751ddb7581d00cf171797b1d.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Ejemplo de fotos de spammers, unidas por una red neuronal como duplicados.<\/i><\/p>\n<p>En la etapa final, se buscan duplicados de anuncios simult\u00e1neamente tanto por el texto como por la imagen.<\/p>\n<p>Si en el cl\u00faster se combinan dos o m\u00e1s anuncios, el sistema inicia un bloqueo autom\u00e1tico que, seg\u00fan ciertos algoritmos, elige qu\u00e9 duplicados eliminar y cu\u00e1les dejar. Por ejemplo, si dos usuarios tienen las mismas fotos en sus anuncios, el sistema bloquear\u00e1 el anuncio m\u00e1s reciente.<\/p>\n<p>Despu\u00e9s de su creaci\u00f3n, todos los cl\u00fasteres pasan por una serie de filtros autom\u00e1ticos. Cada filtro asigna a un cl\u00faster una cantidad de puntos (score): la probabilidad de que contenga la amenaza identificada por ese filtro. <\/p>\n<p>Por ejemplo, el sistema analiza la descripci\u00f3n del anuncio y elige posibles categor\u00edas para \u00e9l. Luego toma aquella con la mayor probabilidad y la compara con la categor\u00eda que indic\u00f3 el autor del anuncio. Si no coinciden, el anuncio se bloquea por categor\u00eda incorrecta. Y dado que somos amables y honestos, le decimos directamente al usuario qu\u00e9 categor\u00eda debe elegir para que su anuncio pase la moderaci\u00f3n.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/a909ea1ff91d57a225d2db1c96cd56a7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Notificaci\u00f3n de bloqueo por categor\u00eda incorrecta.<\/i><\/p>\n<p>En nuestra plataforma, el aprendizaje autom\u00e1tico se siente como en casa. Por ejemplo, con su ayuda, buscamos productos prohibidos en t\u00edtulos y descripciones en la Federaci\u00f3n Rusa. Los modelos de redes neuronales inspeccionan minuciosamente las im\u00e1genes en busca de URLs, textos de spam, n\u00fameros de tel\u00e9fono y todo tipo de productos 'prohibidos'.<\/p>\n<p>Para los casos en los que se intenta vender un producto prohibido disfraz\u00e1ndolo de algo legal, y no hay texto alguno ni en el t\u00edtulo ni en la descripci\u00f3n, utilizamos la etiquetaci\u00f3n de im\u00e1genes. Se pueden asignar hasta 11,000 distintas etiquetas a cada imagen, describiendo lo que hay en ella.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/865afd80422c05d1277ac53f7fe0009e.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Se intenta vender un cachimba disfraz\u00e1ndolo de samovar.<\/i><\/p>\n<p>Junto a los filtros complejos, tambi\u00e9n funcionan los simples, que resuelven tareas evidentes relacionadas con el texto: <\/p>\n<ul>\n<li>anti-mat; \n<\/li>\n<li>detector de URL y n\u00fameros de tel\u00e9fono; \n<\/li>\n<li>menci\u00f3n de mensajeros y otros contactos; \n<\/li>\n<li>precio subestimado; \n<\/li>\n<li>anuncios en los que no se vende nada, etc.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHoy en d\u00eda, cada anuncio pasa a trav\u00e9s de un fino tamiz de m\u00e1s de 50 filtros autom\u00e1ticos que intentan encontrar algo negativo en el anuncio.<\/p>\n<p>Si ninguno de los detectores se activa, Yula recibe una respuesta de que, \"probablemente\", todo est\u00e1 en orden con el anuncio. Aplicamos esta respuesta, y los usuarios que se han suscrito al vendedor reciben una notificaci\u00f3n sobre la aparici\u00f3n de un nuevo producto.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/37ed66a822d50348686c823e6b919712.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Notificaci\u00f3n de que el vendedor ha agregado un nuevo producto.<\/i><\/p>\n<p>Como resultado, cada anuncio \"se adorna\" con metadatos, parte de los cuales se generan al crear el anuncio (la direcci\u00f3n IP del autor, user-agent, plataforma, geolocalizaci\u00f3n, etc.), y lo dem\u00e1s son puntos otorgados por cada filtro.<\/p>\n<h2>Colas de anuncios<\/h2>\n<p>\nCuando un anuncio ingresa a la plataforma, el sistema lo coloca en una de las colas. Cada cola se forma mediante una f\u00f3rmula matem\u00e1tica que combina los metadatos del anuncio de tal manera que se detecte alg\u00fan patr\u00f3n negativo.<\/p>\n<p>Por ejemplo, se puede crear una cola de anuncios en la categor\u00eda \"Tel\u00e9fonos m\u00f3viles\" de usuarios de Yula supuestamente de San Petersburgo, pero con direcciones IP de Mosc\u00fa u otras ciudades.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/de7b944fed4fc8682ab068c5956f1023.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Ejemplo de anuncios publicados por un mismo usuario en diferentes ciudades.<\/i><\/p>\n<p>O se pueden formar colas basadas en los puntos que la red neuronal asigna a los anuncios, clasific\u00e1ndolos en orden descendente.<\/p>\n<p>Cada cola, de acuerdo con su f\u00f3rmula, asigna una puntuaci\u00f3n final al anuncio. Luego se puede actuar de diferentes maneras: <\/p>\n<ul>\n<li>indicar un umbral en el que el anuncio recibir\u00e1 un cierto tipo de bloqueo; \n<\/li>\n<li>enviar todos los anuncios en la cola a moderadores para revisi\u00f3n manual;\n<\/li>\n<li>o combinar las opciones anteriores: establecer un umbral de bloqueo autom\u00e1tico y enviar a los moderadores aquellos anuncios que no alcanzaron ese umbral.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/46a773be691fb644df64fe68f999a568.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u00bfPor qu\u00e9 son necesarias estas colas? Supongamos que un usuario sube una foto de un arma de fuego. La red neuronal le asigna un score de entre 95 y 100 y determina con un 99% de precisi\u00f3n que en la imagen hay un arma. Pero si el score es inferior al 95 %, la precisi\u00f3n del modelo comienza a disminuir (esta es una caracter\u00edstica de los modelos de redes neuronales).<\/p>\n<p>Como resultado, se forma una cola basada en el score del modelo, y aquellos anuncios que reciben entre 95 y 100 se bloquean autom\u00e1ticamente como \"Producto prohibido\". Los anuncios con un score inferior a 95 se env\u00edan a moderaci\u00f3n manual.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/0b22d783560e9670b99661df2de9d9ba.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Beretta de chocolate con balas. \u00a1Solo para moderaci\u00f3n manual! \ud83d\ude42<\/i><\/p>\n<h2>Moderaci\u00f3n manual<\/h2>\n<p>\nA principios de 2019, aproximadamente el 94 % de todos los anuncios en YuLa se moderan autom\u00e1ticamente. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/7dc3172e65097cc58b2a29d2df063507.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSi la plataforma no puede determinar sobre ciertos anuncios, los env\u00eda a moderaci\u00f3n manual. Odnoklassniki desarroll\u00f3 su propia herramienta: en las tareas para moderadores se muestra toda la informaci\u00f3n necesaria para tomar una decisi\u00f3n r\u00e1pida: si el anuncio es v\u00e1lido o debe ser bloqueado, indicando la raz\u00f3n.<\/p>\n<p>Y para que la calidad del servicio no se vea afectada en la moderaci\u00f3n manual, el trabajo de las personas es constantemente controlado. Por ejemplo, en el flujo de tareas se muestran \"trampas\" al moderador: anuncios para los cuales ya hay soluciones listas. Si la decisi\u00f3n del moderador no coincide con la soluci\u00f3n lista, se le registra un error.<\/p>\n<p>De media, un moderador dedica 10 segundos a revisar un anuncio. Adem\u00e1s, la cantidad de errores no supera el 0,5 % de todos los anuncios revisados.<\/p>\n<h2>Moderaci\u00f3n comunitaria<\/h2>\n<p>\nLos colegas de Odnoklassniki han ido a\u00fan m\u00e1s all\u00e1, utilizando la \"ayuda del p\u00fablico\": han creado una aplicaci\u00f3n-juego para la red social, donde se puede etiquetar r\u00e1pidamente una gran cantidad de datos, destacando alg\u00fan rasgo negativo: Moderador de Odnoklassniki (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ok.ru\/app\/moderator\">https:\/\/ok.ru\/app\/moderator<\/a><\/noindex>). Una buena forma de aprovechar la ayuda de los usuarios de OK, que buscan hacer el contenido m\u00e1s agradable.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/8889b29402991047e43c1d7eaf7a3c77.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Juego en el que los usuarios marcan fotos que contienen un n\u00famero de tel\u00e9fono.<\/i><\/p>\n<p>Cualquier cola de anuncios en la plataforma se puede redirigir al juego Moderador de Odnoklassniki. Todo lo que etiquetan los usuarios del juego se env\u00eda luego a los moderadores internos para su revisi\u00f3n. Este esquema permite bloquear anuncios para los que a\u00fan no se han creado filtros y, a su vez, crear muestras de entrenamiento.<\/p>\n<h2>Almacenamiento de los resultados de la moderaci\u00f3n<\/h2>\n<p>\nAlmacenamos todas las decisiones tomadas durante la moderaci\u00f3n, para no tener que procesar nuevamente aquellos anuncios sobre los que ya se ha tomado una decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Diariamente se crean millones de cl\u00fasteres para los anuncios. Con el tiempo, cada cl\u00faster recibe una etiqueta de \"bueno\" o \"malo\". Cada nuevo anuncio o su edici\u00f3n, al entrar en un cl\u00faster con etiqueta, recibe autom\u00e1ticamente la resoluci\u00f3n del cl\u00faster. Se generan alrededor de 20,000 resoluciones autom\u00e1ticas al d\u00eda.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"C\u00f3mo moderamos los anuncios\" src=\"\/wp-content\/uploads\/0be3a108970402282121b4dc58dc3a57.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSi no llegan nuevos anuncios al cl\u00faster, se elimina de la memoria, y su hash y resoluci\u00f3n se graban en Apache Cassandra.<\/p>\n<p>Cuando la plataforma recibe un nuevo anuncio, primero intenta encontrar un cl\u00faster similar entre los ya creados y toma la decisi\u00f3n de este. Si no hay tal cl\u00faster, la plataforma va a Cassandra y busca all\u00ed. \u00bfLo encontr\u00f3? Perfecto, aplica la decisi\u00f3n al cl\u00faster y lo env\u00eda a Yula. Diariamente se generan en promedio unas 70,000 \"decisiones repetidas\", que representan el 8% del total.<\/p>\n<h2>Resumiendo<\/h2>\n<p>\nHemos estado usando la plataforma de moderaci\u00f3n Odnoklassniki durante dos a\u00f1os y medio. Nos gustan los resultados:<\/p>\n<ul>\n<li>Moderamos autom\u00e1ticamente el 94% de todos los anuncios en un d\u00eda.\n<\/li>\n<li>Hemos reducido el costo de moderar un anuncio de 2 rublos a 7 kopecks.\n<\/li>\n<li>Gracias a la herramienta lista, nos olvidamos de los problemas de gesti\u00f3n de moderadores.\n<\/li>\n<li>Aumentamos 2.5 veces la cantidad de anuncios tratados manualmente manteniendo la misma cantidad de moderadores y presupuesto. Adem\u00e1s, la calidad de la moderaci\u00f3n manual ha mejorado gracias al control automatizado, y se mantiene en alrededor del 0.5% de errores.\n<\/li>\n<li>Cubriendo r\u00e1pidamente nuevos tipos de spam con filtros.\n<\/li>\n<li>Conectamos r\u00e1pidamente nuevas divisiones a la moderaci\u00f3n. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vc.ru\/transport\/32671-servis-obyavleniy-yula-zapustil-razdel-dlya-prodazhi-avtomobiley-s-vydachey-kreditov\">\u00abYula Verticales\u00bb<\/a><\/noindex>. Desde 2017, han surgido en Yula las verticales de Inmuebles, Ofertas de trabajo y Autos.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/youla\/blog\/455128\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441, \u0447\u044c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 (UGC \u2014 User-generated content), \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043d\u043e \u0438 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