Veebisisu analüüs: veebisisu mõtestamine

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• November 7, 2023

Ülevaate kokkuvõte

Masinõpe ja AI muudavad suure hulga veebisisu analüüsimise viisi. Veebitasandi sisuanalüüs, traditsioonilise sisuanalüüsi ulatuslikum vorm, kasutab Interneti-andmete kategoriseerimiseks ja mõistmiseks selliseid meetodeid nagu loomuliku keele töötlemine (NLP) ja sotsiaalse võrgustiku analüüs (SNA). See mitte ainult ei aita märgistada kahjulikku sisu, nagu vaenu õhutamine, vaid annab ka väärtuslikku teavet finantskuritegude kohta, vähendades oluliselt analüüsimiseks kuluvat aega. Tehnoloogia tekitab aga muret ka süvavõltsitud sisu ja propaganda leviku pärast. Arenedes on sellel laiemad tagajärjed, sealhulgas täiustatud keeletõlge, eelarvamuste tuvastamine ja täiustatud küberturvalisuse meetmed.

Veebi mastaabis sisuanalüüsi kontekst

Veebimastaabis sisuanalüüs on sisuanalüüsi suuremahuline versioon. See protsess hõlmab keeleliste elementide, eriti struktuuriomaduste (nt sõnumi pikkus, teatud teksti- või pildikomponentide jaotus) ja semantiliste teemade või suhtluse tähenduse uurimist. Eesmärk on paljastada mustrid ja suundumused, mis aitavad tehisintellektil teavet paremini kategoriseerida ja sellele väärtust omistada. Veebimastaabis sisuanalüüs kasutab AI/ML-i protsessi automatiseerimiseks loomuliku keele töötlemise (NLP) ja sotsiaalse võrgustiku analüüsi (SNA) abil. 

NLP-d kasutatakse veebisaitidel oleva teksti mõistmiseks, samas kui SNA-d kasutatakse nende saitide vaheliste suhete määramiseks peamiselt hüperlinkide kaudu. Need meetodid võivad aidata tuvastada vaenu õhutamist sotsiaalmeedias ning uurida akadeemilist kvaliteeti ja kogukonna kujunemist veebipostituste, kommentaaride ja suhtluse kaudu. Eelkõige saab NLP jagada teksti üksikuteks sõnadeks ja seejärel neid vastavalt analüüsida. Lisaks saab see algoritm tuvastada veebisaidi sisus konkreetseid märksõnu või fraase. AI saab ka määrata, kui sageli teatud sõnu kasutatakse ja kas neid kasutatakse positiivses või negatiivses kontekstis.

Häiriv mõju

Mõned teadlased väidavad, et kuna veebisisu kasvab plahvatuslikult ning muutub järjest organiseerimatumaks ja kontrollimatumaks, peab olema standardne meetod, kuidas algoritmid saaksid kogu seda teavet indekseerida ja mõtestada. Kuigi automatiseeritud sisuanalüüsid kodeerimise kaudu on olnud kasutusel aastakümneid, järgivad need enamasti vananenud protokolli: lihtsalt loetakse sõnade sagedusi ja töödeldakse tekstifaile. Sügav õppimine ja NLP saavad teha palju enamat, treenides tehisintellekti mõistma sõnumite konteksti ja motiive. Tegelikult on NLP sõnade analüüsimisel ja kategoriseerimisel nii osav, et on loonud virtuaalsed kirjutamisassistendid, mis suudavad jäljendada seda, kuidas inimesed sõnu ja lauseid korraldavad. Kahjuks kasutatakse nüüd sama läbimurret võltsitud sisu, näiteks propaganda ja valeinformatsiooni propageerimiseks mõeldud artiklite ja postituste kirjutamiseks.

Sellegipoolest muutub veebipõhise sisuanalüüsi abil vaenu ja vägivaldse kõne märgistamine ning sotsiaalvõrgustikes halbade osalejate tuvastamine paremaks. Kõik sotsiaalmeedia platvormid toetuvad mõnele sisu ülevaatussüsteemile, mis suudab tuvastada ebaseaduslikku tegevust või küberkiusamist propageerivad isikud. Lisaks sisu modereerimisele võib veebipõhise analüüsi abil luua koolitusandmeid, mis aitavad algoritmidel tuvastada finantskuritegusid, nagu rahapesu, maksudest kõrvalehoidumine ja terrorismi rahastamine. Konsultatsioonifirma FTI andmetel vähendas tehisintellekt 2021. aastal finantskuritegude analüüsimiseks kuluvat aega 20 nädalalt (vastab ühele inimanalüütikule) kahele nädalale. 

Veebipõhise sisuanalüüsi tagajärjed

Veebipõhise sisuanalüüsi laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Keeletõlketehnoloogiate edusammud tänu tehisintellekti ulatuslikule sõnade andmebaasile ja nende kultuuripõhisele tähendusele.
• Tööriistad, mis suudavad tuvastada ja hinnata kõne ja muude sisutüüpide mitmekesisust ja eelarvamusi. See funktsioon võib olla kasulik väljaannete ja artiklite autentsuse hindamisel.
• Täiustatud sentiment-analüüs, mis ei piirdu negatiivsete või positiivsete märksõnade määramisega tekstile ja hõlmab kogu kasutajate käitumist võrgus.
• Täiustatud potentsiaalsete küberrünnakute tuvastamine, kuna tehnoloogia suudab tuvastada häkkerite kasutatud sõnu ja koode.
• Suuremahulise sisu parem indekseerimine ja korraldamine pika aja jooksul, mis võib olla kasulik riigiasutustele ja teadusarhiividele.

Küsimused, mida kommenteerida

• Millised muud potentsiaalsed eelised on veebipõhisest sisuanalüüsist sotsiaalmeedia modereerimisel?
• Millised on selle tehnoloogia võimalikud kasutusvõimalused teistes tööstusharudes?