クォンタムラン

画像クレジット:

iStock

Web スケールのコンテンツ分析: オンラインコンテンツを理解する

Web スケールのコンテンツ分析は、ヘイトスピーチの特定など、インターネット上の大量の情報をスキャンして監視するのに役立ちます。

著者：
著者名
クォンタムラン・フォーサイト
2023 年 11 月 7 日

洞察の要約

機械学習と AI は、膨大なオンラインコンテンツの分析方法に革命をもたらしています。従来のコンテンツ分析のより広範な形式である Web スケールのコンテンツ分析では、自然言語処理 (NLP) やソーシャルネットワーク分析 (SNA) などの技術を使用して、インターネットデータを分類して理解します。これは、ヘイトスピーチなどの有害なコンテンツにフラグを立てるのに役立つだけでなく、金融犯罪に関する貴重な洞察を提供し、分析時間を大幅に短縮します。しかし、この技術はディープフェイクコンテンツやプロパガンダの拡散に対する懸念も引き起こしている。進化するにつれて、言語翻訳の改善、バイアス検出、サイバーセキュリティ対策の強化など、より広範な影響を及ぼします。

Web スケールのコンテンツ分析コンテキスト

Web スケールのコンテンツ分析は、コンテンツ分析の大規模バージョンです。このプロセスには、言語要素、特に構造的特徴 (メッセージの長さ、特定のテキストまたは画像コンポーネントの分布など) およびコミュニケーションにおける意味論的なテーマや意味の研究が含まれます。目標は、AI が情報をより適切に分類し、情報に価値を割り当てるのに役立つパターンと傾向を明らかにすることです。 Web スケールのコンテンツ分析では、AI/ML を使用し、自然言語処理 (NLP) とソーシャルネットワーク分析 (SNA) を通じてプロセスを自動化します。

NLP は Web サイト上のテキストを理解するために使用され、SNA は主にハイパーリンクを通じてこれらのサイト間の関係を判断するために使用されます。これらの方法は、ソーシャルメディア上のヘイトスピーチを特定し、オンライン投稿、コメント、交流を通じて学術の質とコミュニティ形成を研究するのに役立ちます。特に、NLP はテキストを個々の単語に分解し、それに応じて分析できます。さらに、このアルゴリズムは、Web サイトのコンテンツ内の特定のキーワードまたはフレーズを識別できます。 AI は、特定の単語がどのくらいの頻度で使用されるか、それらが肯定的な文脈で使用されるか否定的な文脈で使用されるかを判断することもできます。

破壊的な影響

一部の学者は、Web コンテンツが指数関数的に増加し、ますます組織化されず、管理されなくなっているため、アルゴリズムがこのすべての情報にインデックスを付けて意味を理解する方法について標準化された方法が必要だと主張しています。コーディングによる自動コンテンツ分析は何十年も前から存在していますが、そのほとんどは単に単語の出現頻度をカウントし、テキストファイルを処理するという時代遅れのプロトコルに従っています。ディープラーニングと NLP は、メッセージの背後にあるコンテキストと動機を理解できるように AI をトレーニングすることで、さらに多くのことを実現できます。実際、NLP は単語の分析と分類において非常に優れているため、人間が単語や文章を整理する方法を模倣できる仮想ライティングアシスタントが誕生しました。残念ながら、同じ画期的な手法が現在、プロパガンダや誤った情報を促進することを目的とした記事や投稿などのディープフェイクコンテンツを作成するために使用されています。

それにもかかわらず、Web スケールのコンテンツ分析は、ヘイトや暴力的な言論に警告を発し、ソーシャルネットワーク内の悪者を特定するのに優れています。すべてのソーシャルメディアプラットフォームは、違法行為やネットいじめを促進する人物を特定できるコンテンツレビューシステムに依存しています。コンテンツの管理とは別に、Web スケール分析では、アルゴリズムがマネーロンダリング、脱税、テロ資金供与などの金融犯罪を特定するのに役立つトレーニングデータを作成できます。コンサルティング会社FTIによると、2021年にはAIによって金融犯罪の分析にかかる時間が20週間（人間のアナリスト2人に相当）からXNUMX週間に短縮されたという。