Веб-контент-анализ: понимание онлайн-контента

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 7 ноября 2023

Сводка статистики

Машинное обучение и искусственный интеллект меняют способы анализа огромных объемов онлайн-контента. Анализ контента в веб-масштабе, более обширная форма традиционного анализа контента, использует такие методы, как обработка естественного языка (NLP) и анализ социальных сетей (SNA), для классификации и понимания интернет-данных. Это не только помогает отмечать вредоносный контент, например разжигание ненависти, но также дает ценную информацию о финансовых преступлениях, значительно сокращая время анализа. Однако эта технология также вызывает обеспокоенность по поводу распространения дипфейкового контента и пропаганды. По мере своего развития это имеет более широкие последствия, включая улучшение языкового перевода, обнаружение предвзятости и усиление мер кибербезопасности.

Контекст анализа контента в веб-масштабе

Контент-анализ в веб-масштабе — это более масштабная версия контент-анализа. Этот процесс включает изучение лингвистических элементов, особенно структурных характеристик (например, длины сообщения, распределения определенных компонентов текста или изображения) и семантических тем или значений в коммуникации. Цель — выявить закономерности и тенденции, которые могут помочь ИИ лучше классифицировать информацию и придавать ей ценность. Анализ контента в веб-масштабе использует AI/ML для автоматизации процесса посредством обработки естественного языка (NLP) и анализа социальных сетей (SNA). 

NLP используется для понимания текста на веб-сайтах, тогда как SNA используется для определения связей между этими сайтами, главным образом, посредством гиперссылок. Эти методы могут помочь выявить разжигание ненависти в социальных сетях, а также изучить качество обучения и формирование сообщества посредством онлайн-публикаций, комментариев и взаимодействия. В частности, НЛП может разбить текст на отдельные слова и затем соответствующим образом проанализировать их. Кроме того, этот алгоритм может идентифицировать определенные ключевые слова или фразы в содержании веб-сайта. ИИ также может определить, как часто используются определенные слова и используются ли они в положительном или отрицательном контексте.

Разрушительное воздействие

Некоторые ученые утверждают, что, поскольку веб-контент растет в геометрической прогрессии и становится все более неорганизованным и неконтролируемым, должен существовать стандартизированный метод того, как алгоритмы могут индексировать и осмысливать всю эту информацию. Хотя автоматизированный анализ контента с помощью кодирования существует уже несколько десятилетий, в основном он использует устаревший протокол: просто подсчитывает частоты слов и обрабатывает текстовые файлы. Глубокое обучение и НЛП могут сделать гораздо больше, научив ИИ понимать контекст и мотивы сообщений. Фактически, НЛП настолько хорошо разобралось в анализе и категоризации слов, что создало виртуальных помощников по письму, которые могут имитировать то, как люди организуют слова и предложения. К сожалению, тот же прорыв сейчас используется для написания дипфейкового контента, такого как статьи и посты, предназначенные для пропаганды пропаганды и дезинформации.

Тем не менее, веб-анализ контента становится все более эффективным в выявлении ненависти и агрессивных высказываний, а также в выявлении злоумышленников в социальных сетях. Все платформы социальных сетей полагаются на некоторую систему проверки контента, которая может выявить тех, кто пропагандирует незаконную деятельность или киберзапугивание. Помимо модерации контента, веб-анализ может создавать обучающие данные, которые помогут алгоритмам выявлять финансовые преступления, такие как отмывание денег, уклонение от уплаты налогов и финансирование терроризма. По данным консалтинговой компании FTI, в 2021 году ИИ сократил время, необходимое для анализа финансовых преступлений, с 20 недель (что эквивалентно одному человеку-аналитику) до 2 недель. 

Последствия контент-анализа в веб-масштабе

Более широкие последствия анализа контента в масштабе сети могут включать: 

• Достижения в технологиях языкового перевода благодаря обширной базе данных ИИ и их культурно-ориентированному значению.
• Инструменты, которые могут обнаруживать и оценивать разнообразие и предвзятость в речи и других типах контента. Эта функция может быть полезна при оценке подлинности статей и статей.
• Улучшенный анализ настроений, который выходит за рамки присвоения отрицательных или положительных ключевых слов тексту и всему поведению пользователей в Интернете.
• Улучшенное обнаружение потенциальных кибератак, поскольку технология может идентифицировать слова и коды, используемые хакерами.
• Улучшение индексации и организации большого контента в течение длительного периода, что может быть полезно для правительственных и исследовательских архивов.

Вопросы для комментариев

• Каковы еще потенциальные преимущества анализа контента в масштабе сети при модерации в социальных сетях?
• Каковы возможные варианты использования этой технологии в других отраслях?