Webléptékű tartalomelemzés: Az online tartalom értelmezhetősége

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• November 7, 2023

Insight összefoglaló

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia forradalmasítja a hatalmas mennyiségű online tartalom elemzésének módját. A webes léptékű tartalomelemzés, a hagyományos tartalomelemzés egy kiterjedtebb formája, olyan technikákat alkalmaz, mint a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a közösségi hálózatelemzés (SNA) az internetes adatok kategorizálására és megértésére. Ez nemcsak a káros tartalmak, például a gyűlöletbeszéd megjelölését segíti elő, hanem értékes betekintést nyújt a pénzügyi bűncselekményekbe is, jelentősen csökkentve az elemzésre fordított időt. A technológia azonban aggályokat vet fel a mélyhamisított tartalom és a propaganda terjedése miatt is. Ahogy fejlődik, szélesebb körű következményei vannak, beleértve a jobb nyelvi fordítást, az elfogultság észlelését és a fokozott kiberbiztonsági intézkedéseket.

Web-méretű tartalomelemzési kontextus

A webes léptékű tartalomelemzés a tartalomelemzés nagyobb léptékű változata. Ez a folyamat magában foglalja a nyelvi elemek, különösen a szerkezeti jellemzők (pl. üzenet hossza, bizonyos szöveg- vagy képkomponensek eloszlása) és a kommunikáció szemantikai témáinak vagy jelentésének tanulmányozását. A cél olyan minták és trendek feltárása, amelyek segíthetik az AI-t az információk jobb kategorizálásában és értékének meghatározásában. A webes léptékű tartalomelemzés AI/ML segítségével automatizálja a folyamatot természetes nyelvi feldolgozáson (NLP) és közösségi hálózatelemzésen (SNA) keresztül. 

Az NLP-t a webhelyek szövegének megértésére, míg az SNA-t az ezen webhelyek közötti kapcsolatok meghatározására használják, főleg hiperhivatkozásokon keresztül. Ezek a módszerek segíthetnek azonosítani a gyűlöletbeszédet a közösségi médiában, és tanulmányozhatják az akadémiai minőséget és a közösségformálást online bejegyzéseken, megjegyzéseken és interakciókon keresztül. Különösen az NLP képes a szöveget egyes szavakra bontani, majd ennek megfelelően elemezni. Ezenkívül ez az algoritmus képes azonosítani bizonyos kulcsszavakat vagy kifejezéseket a webhely tartalmában. A mesterséges intelligencia azt is meghatározhatja, hogy bizonyos szavakat milyen gyakran használnak, és hogy pozitív vagy negatív kontextusban használják-e őket.

Bomlasztó hatás

Egyes tudósok azzal érvelnek, hogy mivel a webtartalom exponenciálisan növekszik, és egyre rendezetlenebbé és ellenőrizetlenebbé válik, szükség van egy szabványosított módszerre arra, hogy az algoritmusok hogyan tudják indexelni és értelmezni ezeket az információkat. Míg a kódoláson keresztüli automatizált tartalomelemzés már évtizedek óta létezik, többnyire egy elavult protokollt követnek: egyszerűen számolják a szógyakoriságokat és feldolgozzák a szöveges fájlokat. A mélyreható tanulás és az NLP sokkal többre képes azáltal, hogy az AI-t az üzenetek kontextusának és indítékának megértésére tanítja. Valójában az NLP annyira jóra sikeredett a szóelemzésben és kategorizálásban, hogy virtuális írósegédeket hozott létre, amelyek képesek utánozni az emberek szavak és mondatok rendszerezését. Sajnos ugyanazt az áttörést használják ma már hamis tartalmak, például propaganda és félretájékoztatás népszerűsítését célzó cikkek és bejegyzések írására.

Mindazonáltal a webes léptékű tartalomelemzés egyre jobb a gyűlölet- és erőszakos beszéd megjelölésében, valamint a rossz szereplők azonosításában a közösségi hálózatokban. Minden közösségi médiaplatform valamilyen tartalom-ellenőrző rendszerre támaszkodik, amely képes azonosítani azokat, akik illegális tevékenységeket vagy internetes zaklatást hirdetnek. A tartalom moderálásán kívül a webes méretű elemzés képzési adatokat hozhat létre, amelyek segítenek az algoritmusoknak azonosítani a pénzügyi bűncselekményeket, például a pénzmosást, az adóelkerülést és a terrorizmus finanszírozását. Az FTI tanácsadó cég szerint 2021-ben a mesterséges intelligencia a pénzügyi bűncselekmények elemzéséhez szükséges időt 20 hétről (egy emberi elemzőnek felel meg) 2 hétre csökkentette. 

A webes léptékű tartalomelemzés következményei

A webes léptékű tartalomelemzés tágabb vonatkozásai a következők lehetnek: 

• A nyelvi fordítási technológiák fejlődése a mesterséges intelligencia kiterjedt szóadatbázisának és kulturális alapú jelentésének köszönhetően.
• Eszközök, amelyek képesek észlelni és kiértékelni a beszéd és más tartalomtípusok sokszínűségét és torzításait. Ez a funkció hasznos lehet a közlemények és cikkek hitelességének felmérésében.
• Továbbfejlesztett hangulatelemzés, amely túlmutat a negatív vagy pozitív kulcsszavak szöveghez való hozzárendelésén, és a felhasználók teljes online viselkedésén.
• Továbbfejlesztett potenciális kibertámadás-észlelés, mivel a technológia képes azonosítani a hackerek által használt szavakat és kódokat.
• A nagy tartalmak jobb indexelése és rendszerezése hosszú időn keresztül, ami hasznos lehet a kormányzati és kutatási archívumok számára.

Kérdések, amelyekhez hozzászólni kell

• Milyen további lehetséges előnyökkel jár a web-méretű tartalomelemzés a közösségi média moderálásában?
• Milyen lehetséges felhasználási esetei vannak ennek a technológiának más iparágakban?