Analiza sadržaja na webu: Shvaćanje sadržaja na mreži

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Studenog 7, 2023

Sažetak uvida

Strojno učenje i umjetna inteligencija revolucioniraju način na koji analiziramo ogromne količine online sadržaja. Analiza sadržaja na web-ljestvici, opsežniji oblik tradicionalne analize sadržaja, koristi tehnike poput obrade prirodnog jezika (NLP) i analize društvenih mreža (SNA) za kategorizaciju i razumijevanje internetskih podataka. Ovo ne samo da pomaže u označavanju štetnog sadržaja kao što je govor mržnje, već također pruža dragocjene uvide u financijske zločine, značajno skraćujući vrijeme analize. Međutim, ova tehnologija također izaziva zabrinutost zbog širenja lažnog sadržaja i propagande. Kako se razvija, ima šire implikacije, uključujući poboljšano prevođenje jezika, otkrivanje pristranosti i poboljšane mjere kibernetičke sigurnosti.

Kontekst analize sadržaja na web-ljestvici

Web-scale analiza sadržaja je veća verzija analize sadržaja. Ovaj proces obuhvaća proučavanje jezičnih elemenata, posebno strukturnih karakteristika (npr. duljina poruke, distribucija pojedinih komponenti teksta ili slike) i semantičkih tema ili značenja u komunikaciji. Cilj je otkriti obrasce i trendove koji mogu pomoći umjetnoj inteligenciji da bolje kategorizira informacije i dodijeli im vrijednost. Analiza sadržaja na webu koristi AI/ML za automatizaciju procesa putem obrade prirodnog jezika (NLP) i analize društvenih mreža (SNA). 

NLP se koristi za razumijevanje teksta na web stranicama, dok se SNA koristi za određivanje odnosa između tih stranica uglavnom putem hiperveza. Ove metode mogu pomoći u prepoznavanju govora mržnje na društvenim medijima i proučavanju akademske kvalitete i formiranja zajednice putem online objava, komentara i interakcija. Konkretno, NLP može rastaviti tekst na pojedinačne riječi i zatim ih analizirati u skladu s tim. Osim toga, ovaj algoritam može identificirati određene ključne riječi ili fraze unutar sadržaja web stranice. AI također može odrediti koliko se često određene riječi koriste i koriste li se u pozitivnom ili negativnom kontekstu.

Razarajući učinak

Neki znanstvenici tvrde da budući da se web sadržaj eksponencijalno povećava i postaje neorganiziran i nekontroliran, mora postojati standardizirana metoda kako algoritmi mogu indeksirati i dati smisao svim tim informacijama. Iako automatizirane analize sadržaja pomoću kodiranja postoje već desetljećima, one uglavnom slijede zastarjeli protokol: jednostavno brojanje učestalosti riječi i obrada tekstualnih datoteka. Duboko učenje i NLP mogu učiniti mnogo više obučavanjem umjetne inteligencije da razumije kontekst i motiv iza poruka. Zapravo, NLP je postao toliko dobar u analizi riječi i kategorizaciji da je iznjedrio virtualne pomoćnike za pisanje koji mogu oponašati način na koji ljudi organiziraju riječi i rečenice. Nažalost, isti se napredak sada koristi za pisanje dubokog lažnog sadržaja poput članaka i postova osmišljenih za promicanje propagande i dezinformacija.

Unatoč tome, analiza sadržaja na webu postaje sve bolja u označavanju govora mržnje i nasilja te identificiranju loših aktera na društvenim mrežama. Sve platforme društvenih medija oslanjaju se na neki sustav pregleda sadržaja koji može odrediti one koji promiču nezakonite aktivnosti ili internetsko zlostavljanje. Osim moderiranja sadržaja, analiza web-mjere može stvoriti podatke za obuku koji pomažu algoritmima u prepoznavanju financijskih zločina, poput pranja novca, utaje poreza i financiranja terorizma. Godine 2021. AI je smanjio vrijeme potrebno za analizu financijskih zločina s 20 tjedana (ekvivalentno jednom ljudskom analitičaru) na 2 tjedna, prema konzultantskoj tvrtki FTI. 

Implikacije analize sadržaja na web-ljestvici

Šire implikacije analize sadržaja na webu mogu uključivati: 

• Napredak u tehnologijama prevođenja jezika zahvaljujući opsežnoj bazi podataka AI riječi i njihovom značenju temeljenom na kulturi.
• Alati koji mogu otkriti i procijeniti raznolikost i pristranosti u govoru i drugim vrstama sadržaja. Ova značajka može biti korisna u procjeni autentičnosti op-eda i članaka.
• Poboljšana analiza raspoloženja koja nadilazi dodjeljivanje negativnih ili pozitivnih ključnih riječi tekstu i uključuje cjelokupno ponašanje korisnika na mreži.
• Poboljšano otkrivanje potencijalnih kibernetičkih napada budući da tehnologija može identificirati riječi i kodove koje koriste hakeri.
• Bolje indeksiranje i organizacija velikog sadržaja tijekom dugog razdoblja, što može biti korisno za državne i istraživačke arhive.

Pitanja za komentar

• Koje su druge potencijalne prednosti analize sadržaja na webu u moderiranju društvenih medija?
• Koji su mogući slučajevi korištenja ove tehnologije u drugim industrijama?