Anàlisi de contingut a escala web: donar sentit al contingut en línia

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Novembre 7, 2023

Resum d'informació

L'aprenentatge automàtic i la IA estan revolucionant la nostra manera d'analitzar grans quantitats de contingut en línia. L'anàlisi de contingut a escala web, una forma més àmplia d'anàlisi de contingut tradicional, empra tècniques com el processament del llenguatge natural (NLP) i l'anàlisi de xarxes socials (SNA) per categoritzar i entendre les dades d'Internet. Això no només ajuda a marcar contingut nociu com el discurs d'odi, sinó que també proporciona informació valuosa sobre els delictes financers, reduint significativament el temps d'anàlisi. Tanmateix, la tecnologia també planteja preocupacions sobre la propagació de contingut i propaganda deepfake. A mesura que evoluciona, té implicacions més àmplies, com ara la millora de la traducció d'idiomes, la detecció de biaix i les mesures de ciberseguretat millorades.

Context d'anàlisi de contingut a escala web

L'anàlisi de contingut a escala web és una versió a més gran escala de l'anàlisi de contingut. Aquest procés inclou l'estudi d'elements lingüístics, especialment de les característiques estructurals (per exemple, la longitud del missatge, la distribució de components de text o imatge particulars) i els temes semàntics o el significat de les comunicacions. L'objectiu és revelar patrons i tendències que poden ajudar la IA a categoritzar millor la informació i assignar-li valor. L'anàlisi de contingut a escala web utilitza AI/ML per automatitzar el procés mitjançant el processament del llenguatge natural (NLP) i l'anàlisi de xarxes socials (SNA). 

La PNL s'utilitza per entendre el text dels llocs web, mentre que l'SNA s'utilitza per determinar les relacions entre aquests llocs principalment mitjançant hiperenllaços. Aquests mètodes poden ajudar a identificar el discurs d'odi a les xarxes socials i estudiar la qualitat acadèmica i la formació de la comunitat mitjançant publicacions en línia, comentaris i interaccions. En particular, la PNL pot descompondre el text en paraules individuals i després analitzar-les en conseqüència. A més, aquest algorisme pot identificar paraules clau o frases específiques dins del contingut d'un lloc web. La IA també pot determinar amb quina freqüència s'utilitzen determinades paraules i si s'utilitzen en un context positiu o negatiu.

Impacte disruptiu

Alguns estudiosos argumenten que com que el contingut web està augmentant exponencialment i esdevé més desorganitzat i descontrolat, hi ha d'haver un mètode estandarditzat de com els algorismes poden indexar i donar sentit a tota aquesta informació. Tot i que les anàlisis automatitzades de contingut mitjançant la codificació han existit durant dècades, la majoria segueixen un protocol obsolet: simplement comptar les freqüències de paraules i processar fitxers de text. L'aprenentatge profund i la PNL poden fer molt més entrenant la IA per entendre el context i el motiu dels missatges. De fet, la PNL s'ha anat tan bé en l'anàlisi i la categorització de paraules que ha creat assistents virtuals d'escriptura que poden imitar com els humans organitzen paraules i frases. Malauradament, ara s'utilitza el mateix avenç per escriure contingut falsificat com articles i publicacions dissenyades per promoure propaganda i desinformació.

No obstant això, l'anàlisi de continguts a escala web s'està fent bé a l'hora de marcar l'odi i el discurs violent i identificar els actors dolents a les xarxes socials. Totes les plataformes de xarxes socials depenen d'algun sistema de revisió de contingut que pot identificar aquells que promouen activitats il·legals o ciberassetjament. A part de la moderació del contingut, l'anàlisi a escala web pot crear dades d'entrenament per ajudar els algorismes a identificar delictes financers, com ara el blanqueig de diners, l'evasió fiscal i el finançament del terrorisme. El 2021, la intel·ligència artificial va reduir el temps necessari per analitzar els delictes financers de 20 setmanes (equivalent a un analista humà) a 2 setmanes, segons la consultora FTI. 

Implicacions de l'anàlisi de continguts a escala web

Les implicacions més àmplies de l'anàlisi de contingut a escala web poden incloure: 

• Avenços en les tecnologies de traducció d'idiomes a causa de l'extensa base de dades de paraules d'IA i el seu significat basat en la cultura.
• Eines que poden detectar i avaluar la diversitat i els biaixos en la parla i altres tipus de contingut. Aquesta característica pot ser útil per avaluar l'autenticitat dels articles d'opinions i articles.
• Anàlisi de sentiments millorada que va més enllà de l'assignació de paraules clau negatives o positives a un text i en tot el comportament en línia dels usuaris.
• Detecció potencial millorada d'atacs cibernètics, ja que la tecnologia pot identificar paraules i codis utilitzats pels pirates informàtics.
• Millor indexació i organització de contingut gran durant un període llarg, que pot ser útil per als arxius governamentals i de recerca.

Preguntes per comentar

• Quins són els altres beneficis potencials de l'anàlisi de contingut a escala web en la moderació de les xarxes socials?
• Quins són els possibles casos d'ús d'aquesta tecnologia en altres indústries?