Web-skala indholdsanalyse: Giver mening om onlineindhold

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• November 7, 2023

Oversigt over indsigt

Maskinlæring og kunstig intelligens revolutionerer den måde, vi analyserer enorme mængder af onlineindhold på. Web-skala indholdsanalyse, en mere omfattende form for traditionel indholdsanalyse, anvender teknikker som naturlig sprogbehandling (NLP) og social netværksanalyse (SNA) til at kategorisere og forstå internetdata. Dette hjælper ikke kun med at markere skadeligt indhold som hadefulde ytringer, men giver også værdifuld indsigt i økonomisk kriminalitet, hvilket reducerer analysetiden betydeligt. Teknologien vækker dog også bekymring for spredningen af ​​deepfake-indhold og propaganda. Efterhånden som det udvikler sig, har det bredere implikationer, herunder forbedret sprogoversættelse, bias detection og forbedrede cybersikkerhedsforanstaltninger.

Web-skala indholdsanalyse kontekst

Web-skala indholdsanalyse er en større skala version af indholdsanalyse. Denne proces omfatter undersøgelse af sproglige elementer, især strukturelle karakteristika (f.eks. beskedlængde, distribution af bestemte tekst- eller billedkomponenter) og semantiske temaer eller betydning i kommunikation. Målet er at afsløre mønstre og tendenser, der kan hjælpe AI med bedre at kategorisere informationen og tildele den værdi. Web-skala indholdsanalyse bruger AI/ML til at automatisere processen gennem naturlig sprogbehandling (NLP) og social netværksanalyse (SNA). 

NLP bruges til at forstå teksten på websteder, mens SNA bruges til at bestemme forholdet mellem disse websteder hovedsageligt gennem hyperlinks. Disse metoder kan hjælpe med at identificere hadefulde ytringer på sociale medier og studere akademisk kvalitet og fællesskabsdannelse gennem onlineopslag, kommentarer og interaktioner. NLP kan især nedbryde teksten i individuelle ord og derefter analysere dem derefter. Derudover kan denne algoritme identificere specifikke søgeord eller sætninger i et websteds indhold. AI kan også bestemme, hvor ofte bestemte ord bruges, og om de bruges i en positiv eller negativ kontekst.

Forstyrrende påvirkning

Nogle forskere hævder, at fordi webindhold er eksponentielt stigende og bliver mere uorganiseret og ukontrolleret, er der nødt til at være en standardiseret metode til, hvordan algoritmer kan indeksere og give mening med al denne information. Mens automatiserede indholdsanalyser gennem kodning har eksisteret i årtier, følger de for det meste en forældet protokol: simpelthen at tælle ordfrekvenser og behandle tekstfiler. Deep learning og NLP kan gøre så meget mere ved at træne AI til at forstå konteksten og motivet bag budskaber. Faktisk er NLP blevet så god til ordanalyse og kategorisering, at det har født virtuelle skriveassistenter, der kan efterligne, hvordan mennesker organiserer ord og sætninger. Desværre bliver det samme gennembrud nu brugt til at skrive deepfake indhold som artikler og indlæg designet til at fremme propaganda og misinformation.

Ikke desto mindre bliver indholdsanalyse i web-skala god til at markere had og voldelig tale og identificere dårlige aktører på sociale netværk. Alle sociale medieplatforme er afhængige af et indholdsgennemgangssystem, der kan udpege dem, der promoverer ulovlige aktiviteter eller cybermobning. Bortset fra moderation af indhold, kan web-skalaanalyse skabe træningsdata for at hjælpe algoritmer med at identificere økonomisk kriminalitet, såsom hvidvaskning af penge, skatteunddragelse og terrorfinansiering. I 2021 reducerede AI den tid, det tager at analysere økonomisk kriminalitet, fra 20 uger (svarende til én menneskelig analytiker) til 2 uger, ifølge konsulentfirmaet FTI. 

Implikationer af web-skala indholdsanalyse

Bredere implikationer af web-skala indholdsanalyse kan omfatte: 

• Fremskridt inden for sprogoversættelsesteknologier på grund af AI's omfattende database med ord og deres kulturbaserede betydning.
• Værktøjer, der kan opdage og evaluere mangfoldighed og skævheder i tale og andre indholdstyper. Denne funktion kan være nyttig til at vurdere ægtheden af ​​op-eds og artikler.
• Forbedret sentimentanalyse, der går ud over at tildele negative eller positive søgeord til en tekst og ind i hele brugernes adfærd online.
• Forbedret detektion af potentiel cyberangreb, da teknologien kan identificere ord og koder, der bruges af hackere.
• Bedre indeksering og organisering af stort indhold over en længere periode, hvilket kan være nyttigt for regerings- og forskningsarkiver.

Spørgsmål at kommentere på

• Hvad er de andre potentielle fordele ved web-skala indholdsanalyse i sociale medier moderering?
• Hvad er de mulige anvendelsesmuligheder for denne teknologi i andre industrier?