Анализа на содржина на веб-скала: Размислување за онлајн содржината

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Ноември 7, 2023

Резиме на увид

Машинското учење и вештачката интелигенција го револуционизираат начинот на кој анализираме огромни количини на онлајн содржини. Анализата на содржината во веб-скала, пообемна форма на традиционална анализа на содржина, користи техники како обработка на природен јазик (NLP) и анализа на социјалните мрежи (SNA) за категоризација и разбирање на податоците на интернет. Ова не само што помага во означување на штетните содржини како што е говорот на омраза, туку и обезбедува вредни увиди за финансиските криминални дела, со што значително се намалува времето за анализа. Сепак, технологијата предизвикува и загриженост за ширење на длабока лажна содржина и пропаганда. Како што се развива, има пошироки импликации, вклучително и подобрен јазичен превод, откривање на пристрасност и подобрени мерки за сајбер безбедност.

Контекс на анализа на содржина на веб-скала

Анализата на содржина во веб-скала е верзија на анализа на содржина од поголем обем. Овој процес се состои од проучување на јазичните елементи, особено на структурните карактеристики (на пример, должина на пораката, дистрибуција на одредени компоненти на текст или слика) и семантички теми или значење во комуникациите. Целта е да се откријат обрасци и трендови кои можат да и помогнат на вештачката интелигенција подобро да ги категоризира информациите и да им додели вредност. Анализата на содржината во веб-скала користи AI/ML за да го автоматизира процесот преку обработка на природен јазик (NLP) и анализа на социјалните мрежи (SNA). 

NLP се користи за разбирање на текстот на веб-локациите, додека SNA се користи за одредување на односите помеѓу овие страници главно преку хиперврски. Овие методи можат да помогнат да се идентификува говорот на омраза на социјалните медиуми и да се проучува академскиот квалитет и формирањето на заедницата преку онлајн објави, коментари и интеракции. Конкретно, НЛП може да го разложи текстот на поединечни зборови и потоа соодветно да ги анализира. Покрај тоа, овој алгоритам може да идентификува одредени клучни зборови или фрази во содржината на веб-локацијата. Вештачката интелигенција, исто така, може да одреди колку често се користат одредени зборови и дали се користат во позитивен или негативен контекст.

Нарушувачко влијание

Некои научници тврдат дека бидејќи веб-содржините експоненцијално се зголемуваат и стануваат понеорганизирани и неконтролирани, мора да постои стандардизиран метод за тоа како алгоритмите можат да ги индексираат и да ги смислат сите овие информации. Додека автоматизираните анализи на содржината преку кодирање постојат со децении, тие главно следат застарен протокол: едноставно броење фреквенции на зборови и обработка на текстуални датотеки. Длабокото учење и НЛП можат да направат многу повеќе со обука на вештачката интелигенција за разбирање на контекстот и мотивот зад пораките. Всушност, НЛП стана толку добар во анализата и категоризацијата на зборови што роди виртуелни асистенти за пишување кои можат да имитираат како луѓето ги организираат зборовите и речениците. За жал, истиот пробив сега се користи за пишување длабоко лажни содржини како написи и објави дизајнирани да промовираат пропаганда и дезинформации.

Како и да е, анализата на содржина на веб-скала е добра во означување на омраза и насилен говор и во идентификување на лошите актери во социјалните мрежи. Сите платформи за социјални медиуми се потпираат на некој систем за преглед на содржината што може точно да ги посочи оние што промовираат нелегални активности или сајбер-малтретирање. Настрана од умереноста на содржината, анализата на веб-скала може да создаде податоци за обука за да им помогне на алгоритмите да идентификуваат финансиски криминал, како што се перење пари, даночно затајување и финансирање тероризам. Во 2021 година, вештачката интелигенција го намали времето потребно за анализа на финансискиот криминал од 20 недели (што е еквивалентно на еден човечки аналитичар) на 2 недели, според консултантската компанија ФТИ. 

Импликации на анализа на содржина на веб-скала

Пошироките импликации на анализата на содржина на веб-скала може да вклучуваат: 

• Напредокот во технологиите за превод на јазици поради обемната база на зборови на вештачката интелигенција и нивното значење засновано на култура.
• Алатки кои можат да детектираат и оценат различност и пристрасност во говорот и другите типови содржини. Оваа одлика може да биде корисна за проценка на автентичноста на текстовите и написите.
• Подобрена анализа на чувствата што оди подалеку од доделување негативни или позитивни клучни зборови на текст и во целото однесување на корисниците на интернет.
• Засилено откривање на потенцијални сајбер напади бидејќи технологијата може да ги идентификува зборовите и кодовите што ги користат хакерите.
• Подобро индексирање и организација на големи содржини во подолг период, што може да биде корисно за владините и истражувачките архиви.

Прашања за коментирање

• Кои се другите потенцијални придобивки од анализата на содржина на веб-скала во умереноста на социјалните медиуми?
• Кои се можните случаи на употреба на оваа технологија во другите индустрии?