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웹 규모 콘텐츠 분석: 온라인 콘텐츠 이해

웹 규모 콘텐츠 분석은 증오심 표현 식별을 포함하여 인터넷상의 많은 양의 정보를 검색하고 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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퀀텀런 예측
2023 년 11 월 7 일

인사이트 요약

기계 학습과 AI는 방대한 양의 온라인 콘텐츠를 분석하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 기존 콘텐츠 분석의 보다 광범위한 형태인 웹 규모 콘텐츠 분석은 자연어 처리(NLP) 및 소셜 네트워크 분석(SNA)과 같은 기술을 사용하여 인터넷 데이터를 분류하고 이해합니다. 이는 증오심 표현과 같은 유해한 콘텐츠를 신고하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 금융 범죄에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 분석 시간을 크게 단축합니다. 하지만 이 기술은 딥페이크 콘텐츠와 선전의 확산에 대한 우려도 낳고 있습니다. 발전함에 따라 향상된 언어 번역, 편견 탐지, 향상된 사이버 보안 조치를 포함하여 더 광범위한 의미를 갖습니다.

웹 규모 콘텐츠 분석 컨텍스트

웹 규모 콘텐츠 분석은 콘텐츠 분석의 대규모 버전입니다. 이 프로세스는 언어적 요소, 특히 구조적 특성(예: 메시지 길이, 특정 텍스트 또는 이미지 구성 요소의 분포) 및 의미론적 주제 또는 통신 의미를 연구하는 것으로 구성됩니다. 목표는 AI가 정보를 더 잘 분류하고 정보에 가치를 부여하는 데 도움이 될 수 있는 패턴과 추세를 밝히는 것입니다. 웹 규모 콘텐츠 분석은 AI/ML을 사용하여 자연어 처리(NLP) 및 소셜 네트워크 분석(SNA)을 통해 프로세스를 자동화합니다.

NLP는 웹 사이트의 텍스트를 이해하는 데 사용되는 반면 SNA는 주로 하이퍼링크를 통해 이러한 사이트 간의 관계를 확인하는 데 사용됩니다. 이러한 방법은 소셜 미디어에서 증오심 표현을 식별하고 온라인 게시물, 댓글 및 상호 작용을 통해 학문적 수준과 커뮤니티 형성을 연구하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 NLP는 텍스트를 개별 단어로 분해한 다음 그에 따라 분석할 수 있습니다. 또한 이 알고리즘은 웹사이트 콘텐츠 내에서 특정 키워드나 문구를 식별할 수 있습니다. AI는 또한 특정 단어가 얼마나 자주 사용되는지, 해당 단어가 긍정적인 맥락에서 사용되는지, 부정적인 맥락에서 사용되는지 여부를 결정할 수 있습니다.

파괴적 영향

일부 학자들은 웹 콘텐츠가 기하급수적으로 증가하고 점점 더 체계화되지 않고 통제되지 않고 있기 때문에 알고리즘이 이 모든 정보를 색인화하고 이해하는 방법에 대한 표준화된 방법이 있어야 한다고 주장합니다. 코딩을 통한 자동화된 콘텐츠 분석은 수십 년 동안 존재해 왔지만 대부분은 단순히 단어 빈도를 계산하고 텍스트 파일을 처리하는 오래된 프로토콜을 따릅니다. 딥 러닝과 NLP는 메시지 이면의 맥락과 동기를 이해하도록 AI를 훈련함으로써 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 실제로 NLP는 단어 분석 및 분류에 매우 능숙하여 인간이 단어와 문장을 구성하는 방식을 모방할 수 있는 가상 글쓰기 도우미를 탄생시켰습니다. 불행히도, 선전과 잘못된 정보를 홍보하기 위해 고안된 기사 및 게시물과 같은 딥페이크 콘텐츠를 작성하는 데에도 동일한 혁신이 사용되고 있습니다.

그럼에도 불구하고 웹 규모의 콘텐츠 분석은 증오심과 폭력적인 발언을 식별하고 소셜 네트워크에서 나쁜 행위자를 식별하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 모든 소셜 미디어 플랫폼은 불법 활동이나 사이버 괴롭힘을 조장하는 사람들을 정확히 찾아낼 수 있는 일부 콘텐츠 검토 시스템에 의존합니다. 콘텐츠 조정 외에도 웹 규모 분석은 알고리즘이 자금 세탁, 탈세, 테러 자금 조달과 같은 금융 범죄를 식별하는 데 도움이 되는 교육 데이터를 생성할 수 있습니다. 컨설팅 회사 FTI에 따르면 2021년에는 AI가 금융 범죄를 분석하는 데 걸리는 시간을 20주(인간 분석가 2명에 해당)에서 XNUMX주로 단축했습니다.

웹 규모 콘텐츠 분석의 시사점

웹 규모 콘텐츠 분석의 광범위한 의미는 다음과 같습니다.

AI의 광범위한 단어 데이터베이스와 문화 기반 의미로 인해 언어 번역 기술이 발전했습니다.
음성 및 기타 콘텐츠 유형의 다양성과 편견을 감지하고 평가할 수 있는 도구입니다. 이 기능은 논평과 기사의 진위 여부를 평가하는 데 유용할 수 있습니다.
텍스트에 부정적 또는 긍정적인 키워드를 할당하는 것 이상으로 사용자의 전체 온라인 행동에 대한 감정 분석이 향상되었습니다.
해커가 사용하는 단어와 코드를 식별할 수 있는 기술로 잠재적인 사이버 공격 탐지가 강화되었습니다.
장기간에 걸쳐 대규모 콘텐츠의 색인 생성 및 구성이 향상되어 정부 및 연구 기록 보관소에 유용할 수 있습니다.