Cara kerja ulasan Google Maps
Saat Anda mengeksplorasi area baru, ulasan di Google dapat memberikan banyak informasi lokal tentang tempat atau bisnis yang paling cocok dengan keinginan Anda — entah itu toko kue yang menjual gluten-free cupcake terlezat atau restoran di sekitar yang menyajikan live music .
Karena ada jutaan ulasan yang diposting per hari oleh orang-orang dari seluruh dunia, kami memiliki dukungan yang tersedia sepanjang waktu agar informasi di Google terus relevan dan akurat. Banyak dari upaya kami untuk mencegah konten yang tidak pantas terjadi di balik layar, jadi sekarang kami ingin sedikit menjelaskan proses yang berjalan setelah Anda mengklik tombol “Kirim” di Ulasan.
Membuat dan menerapkan kebijakan
Kami telah memiliki kebijakan konten yang ketat untuk memastikan ulasan diberikan berdasarkan pengalaman di dunia nyata dan mencegah komentar yang tidak relevan atau menghina pada Profil Bisnis di Google.
Seiring dengan perkembangan dunia, kebijakan dan perlindungan kami pun berubah. Ini membantu kami mengamankan tempat dan bisnis dari konten yang melanggar dan tidak relevan ketika mereka berpotensi menjadi sasaran penyalahgunaan. Misalnya, saat pemerintah dan bisnis mulai mewajibkan bukti vaksinasi COVID-19 sebelum seseorang dapat memasuki tempat tertentu, kami memberikan proteksi ekstra untuk menghapus ulasan Google yang mengkritik suatu bisnis karena kebijakan kesehatan dan keselamatan mereka atau karena mereka mematuhi perintah tentang vaksin tersebut.
Setelah selesai disusun, kebijakan kemudian kami jadikan materi pelatihan — baik untuk operator maupun untuk algoritma machine learning kami — untuk membantu tim kami mendeteksi konten melanggar dan memastikan ulasan Google selalu bermanfaat dan autentik.
Memoderasi ulasan dengan bantuan machine learning
Segera setelah seseorang memposting ulasan, kami mengirimkannya ke sistem moderasi untuk memastikan ulasan itu tidak melanggar satu pun kebijakan kami. Anda dapat membayangkan sistem moderasi kami seperti petugas keamanan yang mencegat orang-orang yang tidak berizin sebelum masuk ke dalam gedung — tetapi tim kami melakukannya pada konten yang melanggar agar tidak muncul di Google.
Mengingat banyaknya ulasan yang masuk, kami menemukan bahwa kami membutuhkan tenaga manusia dan tenaga mesin untuk membantu memoderasi konten dari pengguna. Manusia dan mesin memiliki keunggulan masing-masing sehingga kami terus berinvestasi besar pada keduanya.
Mesin adalah baris pertahanan pertama kami karena dapat mendeteksi pola dengan baik. Pola-pola ini sering membantu mesin kami menentukan kelayakan konten dengan cepat, sementara sebagian besar konten yang palsu dan menipu berhasil dihapus sebelum sempat dilihat orang.
Mesin kami menganalisis ulasan dari berbagai aspek, misalnya:
- Konten ulasan: Apa kontennya menghina atau tidak relevan?
- Akun si pembuat ulasan: Apa akun Google ini memiliki riwayat perilaku yang mencurigakan?
- Tempat itu sendiri: Apa ada aktivitas yang tidak biasa terkait tempat atau bisnis ini — misalnya banyak sekali ulasan masuk dalam waktu yang singkat? Apa tempat atau bisnis ini baru menjadi sorotan dalam berita atau media sosial sehingga orang-orang terdorong membuat ulasan yang menipu?
Melatih mesin tentang perbedaan antara konten yang layak dan yang melanggar kebijakan tidaklah mudah. Misalnya, terkadang “gay” dipakai untuk merendahkan, dan itu tidak kami toleransi di ulasan Google. Namun, jika model machine learning kami hanya diajari bahwa istilah tersebut pasti menandakan ujaran kebencian, bisa jadi ulasan-ulasan yang mendukung pemilik bisnis gay atau ruang aman LGBTQ+ ikut terhapus. Pemeriksa manual kami secara teratur menjalankan pengujian kualitas dan pelatihan tambahan untuk meniadakan bias seperti ini dari model machine learning kami. Dengan melatih model kami secara cermat tentang berbagai macam penggunaan kata atau frasa tertentu, kami meningkatkan kemampuan kami untuk mendeteksi konten yang melanggar dan mengurangi kemungkinan terhapusnya ulasan yang sebenarnya layak.
Jika sistem kami tidak mendeteksi pelanggaran kebijakan, ulasan dapat diposting dalam hitungan detik. Namun, pekerjaan kami tidak berhenti walaupun ulasan sudah tayang. Sistem kami terus menganalisis konten yang dikontribusikan itu dan mengawasi pola yang mencurigakan, misalnya saat sekelompok orang membuat ulasan di kelompok Profil Bisnis yang sama atau saat sebuah bisnis atau tempat menerima jumlah ulasan 1 atau 5 bintang dalam jumlah yang sangat banyak dalam waktu singkat.
Memastikan ulasan autentik dan tepercaya
Seperti semua platform yang menerima konten buatan pengguna, kami juga harus selalu waspada dalam mencegah penipuan dan penyalahgunaan di Maps. Salah satunya adalah dengan mempermudah pengguna Google Maps untuk melaporkan ulasan yang melanggar kebijakan kami. Jika Anda merasa menemukan ulasan yang melanggar kebijakan di Google, kami mendorong Anda melaporkannya kepada tim kami. Bisnis dapat melaporkan ulasan pada profil mereka di sini, dan konsumen dapat melapor di sini.
Tim pemeriksa manual kami bekerja sepanjang waktu untuk meninjau konten yang dilaporkan. Saat menemukan ulasan yang melanggar kebijakan, kami menghapusnya dari Google, dan dalam beberapa kasus, membekukan akun pembuat ulasan tersebut atau bahkan mengambil langkah hukum.
Selain meninjau konten yang dilaporkan, tim kami bekerja untuk secara proaktif mengidentifikasi risiko penyalahgunaan, yang dapat sangat mengurangi kemungkinan terjadinya serangan seperti penghujatan. Misalnya, menjelang sebuah momen yang banyak menarik perhatian orang — seperti pemilu — kami menerapkan perlindungan ekstra pada tempat-tempat yang terkait dengan momen tersebut dan bisnis lain di sekitarnya yang mungkin orang cari di Maps. Kami terus memantau tempat dan bisnis ini hingga risiko penyalahgunaan kembali kecil, sehingga ulasan yang ada hanyalah yang autentik dan tepercaya.
Investasi kami pada upaya menganalisis dan memahami cara penyalahgunaan konten oleh pengguna telah berperan vital dalam mencegah pelanggaran di platform kami. Dengan lebih dari 1 miliar orang menggunakan Google Maps setiap bulannya untuk mencari rute dan menjelajah, kami ingin memastikan bahwa informasi yang mereka lihat — terutama ulasan — selalu dapat dipercaya. Pekerjaan kami tidak pernah selesai. Kami akan terus meningkatkan sistem dan bekerja keras untuk menangkal penyalahgunaan, termasuk ulasan palsu, dari Maps.
