Analiza treści w skali internetowej: Nadawanie sensu treściom internetowym

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• Listopad 7, 2023

Podsumowanie spostrzeżeń

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja rewolucjonizują sposób, w jaki analizujemy ogromne ilości treści online. Analiza treści w skali internetowej, bardziej rozbudowana forma tradycyjnej analizy treści, wykorzystuje techniki takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza sieci społecznościowych (SNA) do kategoryzacji i zrozumienia danych internetowych. Pomaga to nie tylko w oznaczaniu szkodliwych treści, takich jak mowa nienawiści, ale także zapewnia cenny wgląd w przestępstwa finansowe, znacznie skracając czas analizy. Technologia ta budzi jednak również obawy związane z rozpowszechnianiem fałszywych treści i propagandy. W miarę ewolucji ma szersze implikacje, w tym ulepszone tłumaczenie językowe, wykrywanie stronniczości i ulepszone środki cyberbezpieczeństwa.

Kontekst analizy treści na skalę internetową

Analiza treści na skalę internetową jest wersją analizy treści na większą skalę. Proces ten obejmuje badanie elementów językowych, w szczególności cech strukturalnych (np. długości wiadomości, rozmieszczenia poszczególnych elementów tekstu lub obrazu) oraz tematów semantycznych lub znaczeń w komunikacji. Celem jest ujawnienie wzorców i trendów, które mogą pomóc sztucznej inteligencji lepiej kategoryzować informacje i przypisywać im wartość. Analiza treści na skalę internetową wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji procesu poprzez przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analizę sieci społecznościowych (SNA). 

NLP służy do zrozumienia tekstu na stronach internetowych, natomiast SNA służy do określenia powiązań między tymi stronami, głównie za pomocą hiperłączy. Metody te mogą pomóc w identyfikacji mowy nienawiści w mediach społecznościowych oraz badaniu jakości akademickiej i tworzenia społeczności poprzez posty, komentarze i interakcje w Internecie. W szczególności NLP może podzielić tekst na pojedyncze słowa, a następnie odpowiednio je przeanalizować. Ponadto algorytm ten może identyfikować określone słowa kluczowe lub frazy w treści witryny internetowej. Sztuczna inteligencja może również określić, jak często używane są określone słowa i czy są używane w pozytywnym, czy negatywnym kontekście.

Zakłócający wpływ

Niektórzy uczeni twierdzą, że ponieważ zawartość stron internetowych rośnie wykładniczo i staje się coraz bardziej niezorganizowana i niekontrolowana, musi istnieć ujednolicona metoda indeksowania i nadawania sensu wszystkim tym informacjom przez algorytmy. Chociaż zautomatyzowane analizy treści za pomocą kodowania istnieją już od dziesięcioleci, w większości opierają się na przestarzałym protokole: po prostu zliczają częstotliwość występowania słów i przetwarzają pliki tekstowe. Głębokie uczenie się i NLP mogą zdziałać o wiele więcej, szkoląc sztuczną inteligencję w zrozumieniu kontekstu i motywów przekazu. W rzeczywistości NLP stało się tak dobre w analizie i kategoryzacji słów, że zrodziło wirtualnych asystentów pisania, którzy mogą naśladować sposób, w jaki ludzie organizują słowa i zdania. Niestety, ten sam przełom wykorzystuje się obecnie do pisania fałszywych treści, takich jak artykuły i posty mające na celu promowanie propagandy i dezinformacji.

Niemniej jednak analiza treści na skalę internetową jest coraz skuteczniejsza w wykrywaniu mowy nienawiści i przemocy oraz identyfikowaniu złych aktorów w sieciach społecznościowych. Wszystkie platformy mediów społecznościowych opierają się na pewnym systemie przeglądu treści, który może wskazać osoby promujące nielegalne działania lub cyberprzemoc. Oprócz moderowania treści analiza na skalę internetową może tworzyć dane szkoleniowe, które pomogą algorytmom identyfikować przestępstwa finansowe, takie jak pranie pieniędzy, uchylanie się od płacenia podatków i finansowanie terroryzmu. Według firmy konsultingowej FTI w 2021 r. sztuczna inteligencja skróciła czas analizy przestępstw finansowych z 20 tygodni (co odpowiada jednemu analitykowi) do 2 tygodni. 

Implikacje analizy treści na skalę internetową

Szersze implikacje analizy treści na skalę internetową mogą obejmować: 

• Postęp w technologiach tłumaczeń językowych dzięki obszernej bazie danych sztucznej inteligencji zawierającej słowa i ich znaczenie oparte na kulturze.
• Narzędzia, które mogą wykrywać i oceniać różnorodność i uprzedzenia w mowie i innych typach treści. Ta funkcja może być przydatna przy ocenie autentyczności komentarzy i artykułów.
• Ulepszona analiza nastrojów wykraczająca poza przypisywanie negatywnych lub pozytywnych słów kluczowych do tekstu i całego zachowania użytkowników w Internecie.
• Ulepszone wykrywanie potencjalnego cyberataku, ponieważ technologia może identyfikować słowa i kody używane przez hakerów.
• Lepsze indeksowanie i organizacja dużych treści w długim okresie, co może być przydatne dla archiwów rządowych i badawczych.

Pytania do skomentowania

• Jakie są inne potencjalne korzyści analizy treści na skalę internetową w ramach moderacji mediów społecznościowych?
• Jakie są możliwe zastosowania tej technologii w innych branżach?