کوانتوم ران

اعتبار تصویر:

iStock

تجزیه و تحلیل محتوای در مقیاس وب: درک محتوای آنلاین

تجزیه و تحلیل محتوای در مقیاس وب می تواند به اسکن و نظارت بر حجم اطلاعات موجود در اینترنت، از جمله شناسایی سخنان نفرت انگیز کمک کند.

نویسنده:
نام نویسنده
آینده نگاری کوانتوم ران
نوامبر 7، 2023

خلاصه بینش

یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی روشی را که ما حجم وسیعی از محتوای آنلاین را تجزیه و تحلیل می‌کنیم متحول می‌کند. تحلیل محتوای در مقیاس وب، شکل گسترده‌تری از تحلیل محتوای سنتی، از تکنیک‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل شبکه‌های اجتماعی (SNA) برای طبقه‌بندی و درک داده‌های اینترنتی استفاده می‌کند. این نه تنها به پرچم‌گذاری محتوای مضر مانند سخنان مشوق عداوت و تنفر کمک می‌کند، بلکه بینش‌های ارزشمندی را در مورد جرایم مالی ارائه می‌دهد و زمان تجزیه و تحلیل را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. با این حال، این فناوری همچنین نگرانی‌هایی را در مورد گسترش محتوای دیپ‌فیک و تبلیغات ایجاد می‌کند. همانطور که تکامل می یابد، پیامدهای گسترده تری از جمله بهبود ترجمه زبان، تشخیص سوگیری و اقدامات امنیت سایبری افزایش یافته است.

زمینه تحلیل محتوا در مقیاس وب

تحلیل محتوا در مقیاس وب نسخه بزرگتر تحلیل محتوا است. این فرآیند شامل مطالعه عناصر زبانی، به ویژه ویژگی های ساختاری (مانند طول پیام، توزیع اجزای متن یا تصویر خاص) و مضامین یا معناهای معنایی در ارتباطات است. هدف، آشکارسازی الگوها و روندهایی است که می‌توانند به هوش مصنوعی کمک کنند تا اطلاعات را بهتر دسته‌بندی کند و ارزشی برای آن قائل شود. تجزیه و تحلیل محتوا در مقیاس وب از AI/ML برای خودکارسازی فرآیند از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل شبکه اجتماعی (SNA) استفاده می کند.

NLP برای درک متن در وب سایت ها استفاده می شود، در حالی که SNA برای تعیین روابط بین این سایت ها عمدتاً از طریق لینک ها استفاده می شود. این روش‌ها می‌توانند به شناسایی سخنان مشوق تنفر در رسانه‌های اجتماعی و مطالعه کیفیت دانشگاهی و تشکیل جامعه از طریق پست‌ها، نظرات و تعاملات آنلاین کمک کنند. به طور خاص، NLP می تواند متن را به کلمات جداگانه تجزیه کند و سپس آنها را بر اساس آن تجزیه و تحلیل کند. علاوه بر این، این الگوریتم می تواند کلمات کلیدی یا عبارات خاصی را در محتوای یک وب سایت شناسایی کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تعیین کند که کلمات خاص چقدر استفاده می‌شوند و اینکه آیا آنها در زمینه مثبت یا منفی استفاده می‌شوند.

تاثیر مخرب

برخی از محققان استدلال می کنند که از آنجایی که محتوای وب به طور تصاعدی در حال افزایش است و سازماندهی نشده و کنترل نشده تر می شود، باید روش استاندارد شده ای وجود داشته باشد که چگونه الگوریتم ها می توانند همه این اطلاعات را فهرست و معنا کنند. در حالی که تجزیه و تحلیل خودکار محتوا از طریق کدنویسی برای چندین دهه وجود داشته است، آنها عمدتاً از یک پروتکل قدیمی پیروی می کنند: به سادگی شمارش فراوانی کلمات و پردازش فایل های متنی. یادگیری عمیق و NLP می توانند با آموزش هوش مصنوعی برای درک زمینه و انگیزه پشت پیام ها، کارهای بیشتری انجام دهند. در واقع، NLP در تجزیه و تحلیل و طبقه بندی کلمات آنقدر خوب شده است که دستیارهای نوشتاری مجازی ایجاد کرده است که می توانند نحوه سازماندهی کلمات و جملات را تقلید کنند. متأسفانه، اکنون از همین پیشرفت برای نوشتن محتوای دیپ جعلی مانند مقاله ها و پست هایی که برای ترویج تبلیغات و اطلاعات نادرست طراحی شده اند استفاده می شود.

با این وجود، تجزیه و تحلیل محتوا در مقیاس وب در نشان دادن نفرت و سخنرانی خشونت آمیز و شناسایی بازیگران بد در شبکه های اجتماعی خوب عمل می کند. همه پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی به برخی از سیستم‌های بررسی محتوا متکی هستند که می‌تواند افرادی را که فعالیت‌های غیرقانونی یا آزار سایبری را تبلیغ می‌کنند، مشخص کند. جدای از تعدیل محتوا، تجزیه و تحلیل در مقیاس وب می‌تواند داده‌های آموزشی ایجاد کند تا به الگوریتم‌ها در شناسایی جرایم مالی مانند پولشویی، فرار مالیاتی و تامین مالی تروریسم کمک کند. به گفته شرکت مشاوره FTI، در سال 2021، هوش مصنوعی زمان لازم برای تجزیه و تحلیل جرایم مالی را از 20 هفته (معادل یک تحلیلگر انسانی) به 2 هفته کاهش داد.

مفاهیم تحلیل محتوا در مقیاس وب

پیامدهای گسترده‌تر تحلیل محتوا در مقیاس وب ممکن است شامل موارد زیر باشد:

پیشرفت‌ها در فناوری‌های ترجمه زبان به دلیل پایگاه داده گسترده AI از کلمات و معنای مبتنی بر فرهنگ آنها.
ابزارهایی که می توانند تنوع و سوگیری در گفتار و انواع دیگر محتوا را شناسایی و ارزیابی کنند. این ویژگی می تواند در ارزیابی اصالت نوشته ها و مقالات مفید باشد.
تجزیه و تحلیل احساسات بهبود یافته که فراتر از اختصاص کلمات کلیدی منفی یا مثبت به یک متن و در کل رفتار کاربران آنلاین است.
شناسایی حملات سایبری بالقوه افزایش یافته زیرا این فناوری می تواند کلمات و کدهای استفاده شده توسط هکرها را شناسایی کند.
فهرست بندی و سازماندهی بهتر محتوای بزرگ در یک دوره طولانی که می تواند برای آرشیوهای دولتی و تحقیقاتی مفید باشد.