Verkkotason sisältöanalyysi: Verkkosisällön ymmärtäminen

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Marraskuussa 7, 2023

Havainnon yhteenveto

Koneoppiminen ja tekoäly mullistavat tavan, jolla analysoimme valtavasti verkkosisältöä. Verkkomittakaavainen sisältöanalyysi, perinteisen sisältöanalyysin laajempi muoto, käyttää tekniikoita, kuten luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) ja sosiaalisten verkostojen analyysiä (SNA) Internet-tietojen luokitteluun ja ymmärtämiseen. Tämä ei ainoastaan ​​auta ilmoittamaan haitallista sisältöä, kuten vihapuhetta, vaan antaa myös arvokkaita näkemyksiä talousrikoksista, mikä lyhentää analysointiaikaa merkittävästi. Tekniikka herättää kuitenkin myös huolta syvän fake-sisällön ja propagandan leviämisestä. Sen kehittyessä sillä on laajempia vaikutuksia, mukaan lukien parannettu kielen käännös, harhan havaitseminen ja tehostetut kyberturvallisuustoimenpiteet.

Verkkolaajuinen sisällönanalyysikonteksti

Verkkomittakaavainen sisältöanalyysi on laajempi versio sisältöanalyysistä. Tässä prosessissa tutkitaan kielellisiä elementtejä, erityisesti rakenteellisia ominaisuuksia (esim. viestin pituus, tiettyjen teksti- tai kuvakomponenttien jakautuminen) ja semanttisia teemoja tai merkityksiä viestinnässä. Tavoitteena on paljastaa malleja ja trendejä, jotka voivat auttaa tekoälyä luokittelemaan tiedot paremmin ja antamaan sille arvoa. Verkkolaajuinen sisältöanalyysi käyttää AI/ML:ää prosessin automatisointiin luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ja sosiaalisen verkoston analyysin (SNA) avulla. 

NLP:tä käytetään verkkosivujen tekstin ymmärtämiseen, kun taas SNA:ta käytetään näiden sivustojen välisten suhteiden määrittämiseen pääasiassa hyperlinkkien kautta. Nämä menetelmät voivat auttaa tunnistamaan vihapuhetta sosiaalisessa mediassa ja tutkimaan akateemista laatua ja yhteisön muodostumista verkkojulkaisujen, kommenttien ja vuorovaikutuksen avulla. Erityisesti NLP voi jakaa tekstin yksittäisiksi sanoiksi ja sitten analysoida niitä vastaavasti. Lisäksi tämä algoritmi voi tunnistaa tietyt avainsanat tai lauseet verkkosivuston sisällöstä. Tekoäly voi myös määrittää, kuinka usein tiettyjä sanoja käytetään ja käytetäänkö niitä positiivisessa vai negatiivisessa kontekstissa.

Häiritsevä vaikutus

Jotkut tutkijat väittävät, että koska verkkosisältö lisääntyy eksponentiaalisesti ja muuttuu järjestäytymättömämmäksi ja hallitsemattomammaksi, on oltava standardoitu menetelmä, jolla algoritmit voivat indeksoida ja ymmärtää kaiken tämän tiedon. Vaikka automaattiset sisältöanalyysit koodaamalla ovat olleet olemassa jo vuosikymmeniä, ne noudattavat enimmäkseen vanhentunutta protokollaa: vain sanataajuuksien laskemista ja tekstitiedostojen käsittelyä. Syväoppiminen ja NLP voivat tehdä paljon enemmän kouluttamalla tekoälyä ymmärtämään viestien taustan ja motiivin. Itse asiassa NLP on tullut niin hyväksi sana-analyysissä ja luokittelussa, että se on synnyttänyt virtuaalisia kirjoitusassistentteja, jotka voivat jäljitellä ihmisten sanojen ja lauseiden järjestämistä. Valitettavasti samaa läpimurtoa käytetään nyt kirjoitettaessa syvällistä väärennettyä sisältöä, kuten artikkeleita ja viestejä, jotka on suunniteltu edistämään propagandaa ja väärää tietoa.

Siitä huolimatta verkkolaajuinen sisältöanalyysi on alkanut ilmoittaa vihapuheesta ja väkivaltaisesta puheesta sekä tunnistaa huonoja toimijoita sosiaalisissa verkostoissa. Kaikki sosiaalisen median alustat luottavat johonkin sisällöntarkistusjärjestelmään, joka voi paikantaa laitonta toimintaa tai verkkokiusaamista edistävät tahot. Sisällön moderoinnin lisäksi verkko-analyysi voi luoda koulutusdataa, joka auttaa algoritmeja tunnistamaan talousrikoksia, kuten rahanpesua, veronkiertoa ja terrorismin rahoitusta. Konsulttiyritys FTI:n mukaan tekoäly lyhensi vuonna 2021 talousrikosten analysointiin kuluvaa aikaa 20 viikosta (vastaa yhtä ihmisanalyytikkoa) kahteen viikkoon. 

Verkkolaajuisen sisältöanalyysin vaikutukset

Verkkolaajuisen sisältöanalyysin laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Edistystä kielten käännöstekniikoissa tekoälyn laajan sanatietokannan ja niiden kulttuuripohjaisen merkityksen ansiosta.
• Työkaluja, jotka voivat havaita ja arvioida puheen ja muiden sisältötyyppien monimuotoisuutta ja harhaa. Tämä ominaisuus voi olla hyödyllinen arvioitaessa julkaisujen ja artikkeleiden aitoutta.
• Parannettu mielipideanalyysi, joka ei sisällä negatiivisten tai positiivisten avainsanojen määrittämistä tekstiin ja käyttäjien koko toimintaa verkossa.
• Parannettu mahdollisten kyberhyökkäysten havaitseminen, koska teknologia pystyy tunnistamaan hakkereiden käyttämät sanat ja koodit.
• Suuren sisällön parempi indeksointi ja organisointi pitkällä aikavälillä, mikä voi olla hyödyllistä hallinnon ja tutkimusarkistojen kannalta.

Kommentoitavia kysymyksiä

• Mitä muita mahdollisia etuja verkkolaajuisesta sisältöanalyysistä on sosiaalisen median moderaatiossa?
• Mitkä ovat tämän tekniikan mahdolliset käyttötavat muilla toimialoilla?