ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט: הגיון בתוכן מקוון

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• 7 בנובמבר 2023

סיכום תובנה

למידת מכונה ובינה מלאכותית מחוללות מהפכה באופן שבו אנו מנתחים כמויות אדירות של תוכן מקוון. ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט, צורה נרחבת יותר של ניתוח תוכן מסורתי, משתמש בטכניקות כמו עיבוד שפה טבעית (NLP) וניתוח רשתות חברתיות (SNA) כדי לסווג ולהבין נתוני אינטרנט. זה לא רק עוזר לסמן תוכן מזיק כמו דברי שטנה, אלא גם מספק תובנות חשובות לגבי פשעים פיננסיים, ומצמצם את זמן הניתוח באופן משמעותי. עם זאת, הטכנולוגיה מעוררת גם חששות לגבי הפצת תוכן ותעמולה עמוק מזויף. ככל שהוא מתפתח, יש לו השלכות רחבות יותר, כולל תרגום שפה משופר, זיהוי הטיה ואמצעי אבטחת סייבר משופרים.

הקשר ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט

ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט הוא גרסה בקנה מידה גדול יותר של ניתוח תוכן. תהליך זה כולל לימוד אלמנטים לשוניים, במיוחד מאפיינים מבניים (למשל, אורך הודעה, הפצה של רכיבי טקסט או תמונה מסוימים) ונושאים סמנטיים או משמעות בתקשורת. המטרה היא לחשוף דפוסים ומגמות שיכולים לעזור לבינה מלאכותית לסווג טוב יותר את המידע ולתת לו ערך. ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט משתמש ב-AI/ML כדי להפוך את התהליך לאוטומטי באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP) וניתוח רשתות חברתיות (SNA). 

NLP משמש להבנת הטקסט באתרי אינטרנט, בעוד SNA משמש לקביעת היחסים בין אתרים אלה בעיקר באמצעות היפר-קישורים. שיטות אלו יכולות לסייע בזיהוי דברי שטנה במדיה חברתית וללמוד איכות אקדמית וגיבוש קהילה באמצעות פוסטים מקוונים, הערות ואינטראקציות. בפרט, NLP יכול לפרק את הטקסט למילים בודדות ולאחר מכן לנתח אותן בהתאם. בנוסף, אלגוריתם זה יכול לזהות מילות מפתח או ביטויים ספציפיים בתוך התוכן של אתר אינטרנט. בינה מלאכותית יכולה גם לקבוע באיזו תדירות נעשה שימוש במילים מסוימות והאם הן משמשות בהקשר חיובי או שלילי.

השפעה משבשת

כמה חוקרים טוענים שמכיוון שתוכן אינטרנט גדל באופן אקספוננציאלי והופך יותר לא מאורגן ובלתי מבוקר, חייבת להיות שיטה סטנדרטית כיצד אלגוריתמים יכולים לאינדקס ולהבין את כל המידע הזה. בעוד שניתוחי תוכן אוטומטיים באמצעות קידוד קיימים כבר עשרות שנים, הם פועלים בעיקר לפי פרוטוקול מיושן: פשוט ספירת תדרי מילים ועיבוד קבצי טקסט. למידה עמוקה ו-NLP יכולים לעשות הרבה יותר על ידי אימון AI כדי להבין את ההקשר והמניע מאחורי מסרים. למעשה, ה-NLP הצליח כל כך בניתוח וסיווג מילים שהוא הוליד עוזרי כתיבה וירטואליים שיכולים לחקות איך בני אדם מארגנים מילים ומשפטים. לרוע המזל, אותה פריצת דרך משמשת כעת לכתיבת תוכן מזויף עמוק כמו מאמרים ופוסטים שנועדו לקדם תעמולה ומידע מוטעה.

אף על פי כן, ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט הולך ומצליח בסימון שנאה ודיבור אלים, ובזיהוי שחקנים רעים ברשתות חברתיות. כל פלטפורמות המדיה החברתית מסתמכות על מערכת ביקורת תוכן כלשהי שיכולה לאתר את מי שמקדם פעילויות לא חוקיות או בריונות ברשת. מלבד ניהול תוכן, ניתוח בקנה מידה אינטרנטי יכול ליצור נתוני הדרכה כדי לעזור לאלגוריתמים לזהות פשעים פיננסיים, כגון הלבנת הון, העלמת מס ומימון טרור. בשנת 2021, בינה מלאכותית צמצמה את הזמן שלוקח לנתח פשעים פיננסיים מ-20 שבועות (שווה ערך למנתח אנושי אחד) לשבועיים, לפי חברת הייעוץ FTI. 

השלכות של ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט

השלכות רחבות יותר של ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנט עשויות לכלול: 

• התקדמות בטכנולוגיות תרגום לשפות בגלל מאגר המידע הנרחב של AI של מילים ומשמעותן המבוססת על תרבות.
• כלים שיכולים לזהות ולהעריך גיוון והטיות בדיבור ובסוגי תוכן אחרים. תכונה זו יכולה להיות שימושית בהערכת האותנטיות של מאמרים ומאמרים.
• ניתוח סנטימנט משופר שמעבר להקצאת מילות מפתח שליליות או חיוביות לטקסט ולכל התנהגות המשתמשים באינטרנט.
• זיהוי התקפות סייבר פוטנציאלי משופר מכיוון שהטכנולוגיה יכולה לזהות מילים וקודים המשמשים האקרים.
• אינדקס וארגון טובים יותר של תוכן גדול לאורך תקופה ארוכה, שיכולים להיות שימושיים עבור ארכיוני ממשלה ומחקר.

שאלות להגיב עליהן

• מהם היתרונות הפוטנציאליים הנוספים של ניתוח תוכן בקנה מידה אינטרנטי בניהול מדיה חברתית?
• מהם מקרי השימוש האפשריים של טכנולוגיה זו בתעשיות אחרות?