Analýza obsahu na webe: Porozumenie obsahu online

• Autor:
• meno autora

  Predvídavosť Quantumrun
• Novembra 7, 2023

Súhrn prehľadu

Strojové učenie a AI prinášajú revolúciu do spôsobu, akým analyzujeme obrovské množstvo online obsahu. Analýza obsahu na webe, rozsiahlejšia forma tradičnej analýzy obsahu, využíva techniky ako spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a analýza sociálnych sietí (SNA) na kategorizáciu a pochopenie internetových údajov. Pomáha to nielen pri nahlasovaní škodlivého obsahu, ako sú nenávistné prejavy, ale poskytuje aj cenné informácie o finančných zločinoch, čím sa výrazne skracuje čas analýzy. Táto technológia však tiež vyvoláva obavy zo šírenia deepfake obsahu a propagandy. Ako sa vyvíja, má širšie dôsledky vrátane vylepšeného jazykového prekladu, detekcie zaujatosti a vylepšených opatrení v oblasti kybernetickej bezpečnosti.

Kontext analýzy obsahu na webe

Analýza obsahu na webe je väčšou verziou analýzy obsahu. Tento proces zahŕňa štúdium lingvistických prvkov, najmä štrukturálnych charakteristík (napr. dĺžka správy, distribúcia jednotlivých zložiek textu alebo obrazu) a sémantické témy alebo význam v komunikácii. Cieľom je odhaliť vzory a trendy, ktoré môžu pomôcť AI lepšie kategorizovať informácie a priradiť im hodnotu. Analýza obsahu na webe využíva AI/ML na automatizáciu procesu prostredníctvom spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a analýzy sociálnych sietí (SNA). 

NLP sa používa na pochopenie textu na webových stránkach, zatiaľ čo SNA sa používa na určenie vzťahov medzi týmito stránkami najmä prostredníctvom hypertextových odkazov. Tieto metódy môžu pomôcť identifikovať nenávistné prejavy na sociálnych médiách a študovať akademickú kvalitu a formovanie komunity prostredníctvom online príspevkov, komentárov a interakcií. Najmä NLP dokáže rozložiť text na jednotlivé slová a následne ich podľa toho analyzovať. Okrem toho môže tento algoritmus identifikovať špecifické kľúčové slová alebo frázy v obsahu webovej stránky. Umelá inteligencia môže tiež určiť, ako často sa určité slová používajú a či sa používajú v pozitívnom alebo negatívnom kontexte.

Rušivý vplyv

Niektorí vedci tvrdia, že keďže webový obsah exponenciálne rastie a stáva sa viac neorganizovaným a nekontrolovateľným, musí existovať štandardizovaná metóda, ako môžu algoritmy indexovať a dávať zmysel všetkým týmto informáciám. Hoci automatizované analýzy obsahu prostredníctvom kódovania existujú už desaťročia, väčšinou sa riadia zastaraným protokolom: jednoducho počítajú frekvenciu slov a spracovávajú textové súbory. Hlboké učenie a NLP dokážu oveľa viac tým, že trénujete AI, aby ste pochopili kontext a motív správ. V skutočnosti sa NLP natoľko zlepšila v analýze slov a kategorizácii, že zrodila virtuálnych asistentov písania, ktorí dokážu napodobniť, ako ľudia organizujú slová a vety. Bohužiaľ, rovnaký prielom sa teraz používa na písanie hlboko falošného obsahu, ako sú články a príspevky určené na propagáciu propagandy a dezinformácií.

Analýza obsahu na webe je však dobrá v ohlasovaní nenávistných a násilných prejavov a identifikácii zlých aktérov v sociálnych sieťach. Všetky platformy sociálnych médií sa spoliehajú na nejaký systém kontroly obsahu, ktorý dokáže určiť tých, ktorí propagujú nelegálne aktivity alebo kyberšikanu. Okrem moderovania obsahu môže analýza na webe vytvoriť školiace údaje, ktoré pomôžu algoritmom identifikovať finančné zločiny, ako je pranie špinavých peňazí, daňové úniky a financovanie terorizmu. Podľa poradenskej spoločnosti FTI v roku 2021 AI skrátila čas potrebný na analýzu finančných zločinov z 20 týždňov (ekvivalent jedného ľudského analytika) na 2 týždne. 

Dôsledky analýzy obsahu na webe

Širšie dôsledky analýzy obsahu na webe môžu zahŕňať: 

• Pokroky v technológiách prekladu jazykov vďaka rozsiahlej databáze slov AI a ich kultúrneho významu.
• Nástroje, ktoré dokážu odhaliť a vyhodnotiť rozmanitosť a zaujatosti v reči a iných typoch obsahu. Táto funkcia môže byť užitočná pri posudzovaní pravosti op-eds a článkov.
• Vylepšená analýza sentimentu, ktorá presahuje priradenie negatívnych alebo pozitívnych kľúčových slov k textu a zahŕňa celé správanie používateľov online.
• Vylepšená detekcia potenciálnych kybernetických útokov, pretože technológia dokáže identifikovať slová a kódy používané hackermi.
• Lepšie indexovanie a organizácia veľkého obsahu počas dlhého obdobia, čo môže byť užitočné pre vládne a výskumné archívy.

Otázky na komentár

• Aké sú ďalšie potenciálne výhody analýzy obsahu na webe pri moderovaní sociálnych médií?
• Aké sú možné prípady použitia tejto technológie v iných odvetviach?