Analýza obsahu na webu: Vytváření smyslu online obsahu

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• Listopadu 7, 2023

Shrnutí statistik

Strojové učení a umělá inteligence představují revoluci ve způsobu, jakým analyzujeme obrovské množství online obsahu. Analýza obsahu na webu, rozsáhlejší forma tradiční analýzy obsahu, využívá techniky jako zpracování přirozeného jazyka (NLP) a analýza sociálních sítí (SNA) ke kategorizaci a pochopení internetových dat. To nejen pomáhá při nahlašování škodlivého obsahu, jako jsou projevy nenávisti, ale také poskytuje cenné informace o finančních zločinech a výrazně zkracuje dobu analýzy. Technologie však také vzbuzuje obavy z šíření deepfake obsahu a propagandy. Jak se vyvíjí, má širší důsledky, včetně vylepšeného jazykového překladu, detekce zkreslení a vylepšených opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti.

Kontext analýzy obsahu na webu

Analýza obsahu ve webovém měřítku je verze analýzy obsahu ve větším měřítku. Tento proces zahrnuje studium lingvistických prvků, zejména strukturálních charakteristik (např. délka zprávy, distribuce konkrétních textových nebo obrazových složek) a sémantických témat nebo významu v komunikaci. Cílem je odhalit vzorce a trendy, které mohou pomoci umělé inteligenci lépe kategorizovat informace a přiřadit jim hodnotu. Analýza obsahu na webu využívá AI/ML k automatizaci procesu prostřednictvím zpracování přirozeného jazyka (NLP) a analýzy sociálních sítí (SNA). 

NLP se používá k porozumění textu na webových stránkách, zatímco SNA se používá k určení vztahů mezi těmito stránkami především prostřednictvím hypertextových odkazů. Tyto metody mohou pomoci identifikovat projevy nenávisti na sociálních sítích a studovat akademickou kvalitu a formování komunity prostřednictvím online příspěvků, komentářů a interakcí. Zejména NLP umí rozdělit text na jednotlivá slova a podle toho je analyzovat. Kromě toho může tento algoritmus identifikovat konkrétní klíčová slova nebo fráze v obsahu webové stránky. Umělá inteligence může také určit, jak často jsou určitá slova používána a zda jsou používána v pozitivním nebo negativním kontextu.

Rušivý dopad

Někteří vědci tvrdí, že protože webový obsah exponenciálně narůstá a stává se více neorganizovaným a nekontrolovaným, musí existovat standardizovaná metoda, jak mohou algoritmy indexovat a dávat smysl všem těmto informacím. Zatímco automatizované analýzy obsahu prostřednictvím kódování existují již desítky let, většinou se řídí zastaralým protokolem: jednoduše počítají frekvence slov a zpracovávají textové soubory. Hluboké učení a NLP dokážou mnohem více, když trénujete umělou inteligenci, aby porozuměla kontextu a motivu zpráv. Ve skutečnosti se NLP tak zdokonalilo v analýze slov a kategorizaci, že zrodilo virtuální asistenty psaní, které dokážou napodobit, jak lidé organizují slova a věty. Bohužel, stejný průlom se nyní používá k psaní hluboce falešného obsahu, jako jsou články a příspěvky určené k propagaci propagandy a dezinformací.

Nicméně analýza obsahu na webu je stále dobrá v označování nenávistných a násilných projevů a odhalování špatných herců na sociálních sítích. Všechny platformy sociálních médií spoléhají na nějaký systém kontroly obsahu, který dokáže určit ty, kdo propagují nelegální aktivity nebo kyberšikanu. Kromě moderování obsahu může analýza na webu vytvořit školicí data, která pomohou algoritmům identifikovat finanční zločiny, jako je praní špinavých peněz, daňové úniky a financování terorismu. V roce 2021 AI zkrátila čas potřebný k analýze finančních zločinů z 20 týdnů (ekvivalent jednoho lidského analytika) na 2 týdny, podle poradenské společnosti FTI. 

Důsledky analýzy obsahu v měřítku webu

Širší důsledky analýzy obsahu na webu mohou zahrnovat: 

• Pokrok v technologiích jazykového překladu díky rozsáhlé databázi slov AI a jejich kulturnímu významu.
• Nástroje, které dokážou odhalit a vyhodnotit rozmanitost a předsudky v řeči a dalších typech obsahu. Tato funkce může být užitečná při posuzování pravosti operačních článků a článků.
• Vylepšená analýza sentimentu, která přesahuje přiřazování negativních nebo pozitivních klíčových slov k textu a zahrnuje celé chování uživatelů online.
• Vylepšená detekce potenciálních kybernetických útoků, protože tato technologie dokáže identifikovat slova a kódy používané hackery.
• Lepší indexování a organizace velkého obsahu po dlouhou dobu, což může být užitečné pro vládní a výzkumné archivy.

Otázky ke komentáři

• Jaké jsou další potenciální výhody analýzy obsahu na webu při moderování sociálních médií?
• Jaké jsou možné případy použití této technologie v jiných průmyslových odvětvích?