Análise de contido a escala web: dar sentido ao contido en liña

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Novembro 7, 2023

Resumo de insight

A aprendizaxe automática e a intelixencia artificial están a revolucionar a forma en que analizamos grandes cantidades de contido en liña. A análise de contido a escala web, unha forma máis extensa de análise de contido tradicional, emprega técnicas como o procesamento da linguaxe natural (NLP) e a análise de redes sociais (SNA) para categorizar e comprender os datos de Internet. Isto non só axuda a marcar contido prexudicial como o discurso de odio, senón que tamén proporciona información valiosa sobre delitos financeiros, reducindo significativamente o tempo de análise. Non obstante, a tecnoloxía tamén suscita preocupacións sobre a difusión de contido e propaganda deepfake. A medida que evoluciona, ten implicacións máis amplas, incluíndo mellora da tradución da lingua, detección de prexuízos e medidas de ciberseguridade melloradas.

Contexto de análise de contido a escala web

A análise de contido a escala web é unha versión a maior escala da análise de contido. Este proceso comprende o estudo dos elementos lingüísticos, especialmente as características estruturais (por exemplo, a lonxitude da mensaxe, a distribución de determinados compoñentes de texto ou imaxe) e os temas semánticos ou o significado das comunicacións. O obxectivo é revelar patróns e tendencias que poden axudar a IA a categorizar mellor a información e asignarlle valor. A análise de contido a escala web usa AI/ML para automatizar o proceso mediante o procesamento da linguaxe natural (NLP) e a análise de redes sociais (SNA). 

A PNL úsase para comprender o texto dos sitios web, mentres que o SNA úsase para determinar as relacións entre estes sitios principalmente a través de hipervínculos. Estes métodos poden axudar a identificar o discurso de odio nas redes sociais e estudar a calidade académica e a formación da comunidade mediante publicacións, comentarios e interaccións en liña. En particular, a PNL pode dividir o texto en palabras individuais e despois analizalas en consecuencia. Ademais, este algoritmo pode identificar palabras clave ou frases específicas dentro do contido dun sitio web. A IA tamén pode determinar con que frecuencia se usan determinadas palabras e se se usan nun contexto positivo ou negativo.

Impacto perturbador

Algúns estudosos argumentan que, debido a que o contido web está aumentando exponencialmente e cada vez máis desorganizado e descontrolado, ten que haber un método estandarizado de como os algoritmos poden indexar e dar sentido a toda esta información. Aínda que as análises automatizadas de contido a través da codificación existen dende hai décadas, na súa maioría seguen un protocolo obsoleto: simplemente contar as frecuencias de palabras e procesar ficheiros de texto. A aprendizaxe profunda e a PNL poden facer moito máis adestrando a IA para comprender o contexto e o motivo das mensaxes. De feito, a PNL fíxose tan boa na análise e categorización de palabras que creou asistentes virtuais de escritura que poden imitar como os humanos organizan palabras e frases. Desafortunadamente, o mesmo avance utilízase agora para escribir contido falso como artigos e publicacións deseñados para promover propaganda e información errónea.

Non obstante, a análise de contidos a escala web está a ser boa para marcar o odio e os discursos violentos e identificar os malos actores nas redes sociais. Todas as plataformas de redes sociais dependen dalgún sistema de revisión de contido que pode identificar aqueles que promoven actividades ilegais ou ciberacoso. Ademais da moderación do contido, a análise a escala web pode crear datos de formación para axudar aos algoritmos a identificar delitos financeiros, como o branqueo de capitais, a evasión fiscal e o financiamento do terrorismo. En 2021, a IA reduciu o tempo necesario para analizar os delitos financeiros de 20 semanas (o equivalente a un analista humano) a 2 semanas, segundo a consultora FTI. 

Implicacións da análise de contido a escala web

As implicacións máis amplas da análise de contido a escala web poden incluír: 

• Avances nas tecnoloxías de tradución de idiomas debido á ampla base de datos de palabras da IA ​​e o seu significado baseado na cultura.
• Ferramentas que poden detectar e avaliar a diversidade e os prexuízos na fala e outros tipos de contidos. Esta función pode ser útil para avaliar a autenticidade de artigos e artigos de opinión.
• Análise de sentimentos mellorada que vai máis alá da asignación de palabras clave negativas ou positivas a un texto e do comportamento en liña dos usuarios.
• Detección de ciberataques potenciais mellorada xa que a tecnoloxía pode identificar palabras e códigos utilizados polos piratas informáticos.
• Mellor indexación e organización de grandes contidos durante un longo período, o que pode ser útil para os arquivos gobernamentais e de investigación.

Preguntas para comentar

• Cales son os outros beneficios potenciais da análise de contido a escala web na moderación das redes sociais?
• Cales son os posibles casos de uso desta tecnoloxía noutras industrias?