Analiza spletne vsebine: Osmišljanje spletne vsebine

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• November 7, 2023

Povzetek vpogleda

Strojno učenje in umetna inteligenca spreminjata način analiziranja ogromnih količin spletne vsebine. Analiza spletne vsebine, obsežnejša oblika tradicionalne analize vsebine, uporablja tehnike, kot sta obdelava naravnega jezika (NLP) in analiza socialnih omrežij (SNA), za kategorizacijo in razumevanje internetnih podatkov. To ne pomaga samo pri označevanju škodljive vsebine, kot je sovražni govor, ampak tudi zagotavlja dragocene vpoglede v finančne zločine, kar znatno skrajša čas analize. Vendar pa tehnologija vzbuja tudi pomisleke glede širjenja ponarejene vsebine in propagande. Ko se razvija, ima širše posledice, vključno z izboljšanim jezikovnim prevajanjem, zaznavanjem pristranskosti in izboljšanimi ukrepi kibernetske varnosti.

Kontekst analize vsebine v spletnem merilu

Analiza vsebine v spletnem merilu je različica analize vsebine v večjem obsegu. Ta proces obsega proučevanje jezikovnih elementov, zlasti strukturnih značilnosti (npr. dolžina sporočila, porazdelitev določenega besedila ali slikovnih komponent) in semantičnih tem ali pomenov v komunikaciji. Cilj je razkriti vzorce in trende, ki lahko pomagajo AI bolje kategorizirati informacije in jim dodeliti vrednost. Analiza spletne vsebine uporablja AI/ML za avtomatizacijo procesa z obdelavo naravnega jezika (NLP) in analizo socialnih omrežij (SNA). 

NLP se uporablja za razumevanje besedila na spletnih mestih, medtem ko se SNA uporablja za določanje odnosov med temi spletnimi mesti predvsem prek hiperpovezav. Te metode lahko pomagajo pri prepoznavanju sovražnega govora na družbenih omrežjih ter preučevanju akademske kakovosti in oblikovanja skupnosti prek spletnih objav, komentarjev in interakcij. Zlasti lahko NLP razdeli besedilo na posamezne besede in jih nato ustrezno analizira. Poleg tega lahko ta algoritem prepozna določene ključne besede ali fraze znotraj vsebine spletnega mesta. Umetna inteligenca lahko tudi določi, kako pogosto so določene besede uporabljene in ali so uporabljene v pozitivnem ali negativnem kontekstu.

Moteč vpliv

Nekateri učenjaki trdijo, da mora obstajati standardizirana metoda, kako lahko algoritmi indeksirajo in osmislijo vse te informacije, ker se spletna vsebina eksponentno povečuje in postaja vse bolj neorganizirana in nenadzorovana. Čeprav avtomatizirane analize vsebine s kodiranjem obstajajo že desetletja, večinoma sledijo zastarelemu protokolu: preprosto štetje pogostosti besed in obdelava besedilnih datotek. Globoko učenje in NLP lahko naredita veliko več, če umetno inteligenco usposobita za razumevanje konteksta in motiva za sporočili. Pravzaprav je NLP postal tako dober pri analizi in kategorizaciji besed, da je ustvaril virtualne pomočnike pri pisanju, ki lahko posnemajo, kako ljudje organizirajo besede in stavke. Na žalost se isti preboj zdaj uporablja za pisanje ponarejenih vsebin, kot so članki in objave, namenjeni spodbujanju propagande in dezinformacij.

Kljub temu postaja analiza spletne vsebine vse boljša pri označevanju sovražnega in nasilnega govora ter prepoznavanju slabih akterjev v družbenih omrežjih. Vse platforme družbenih medijev se zanašajo na sistem za pregled vsebine, ki lahko natančno odkrije tiste, ki spodbujajo nezakonite dejavnosti ali spletno ustrahovanje. Poleg moderiranja vsebine lahko analiza spletnega obsega ustvari podatke za usposabljanje, ki pomagajo algoritmom prepoznati finančne zločine, kot so pranje denarja, davčne utaje in financiranje terorizma. Leta 2021 je umetna inteligenca zmanjšala čas, potreben za analizo finančnih kaznivih dejanj, z 20 tednov (enakovredno enemu človeškemu analitiku) na 2 tedna, poroča svetovalno podjetje FTI. 

Posledice analize vsebine na spletnem mestu

Širše posledice analize spletne vsebine lahko vključujejo: 

• Napredek v jezikovnih prevajalskih tehnologijah zaradi obsežne baze podatkov AI besed in njihovega pomena, ki temelji na kulturi.
• Orodja, ki lahko zaznajo in ovrednotijo ​​raznolikost in pristranskost v govoru in drugih vrstah vsebine. Ta funkcija je lahko uporabna pri ocenjevanju avtentičnosti op-eds in člankov.
• Izboljšana analiza razpoloženja, ki presega dodeljevanje negativnih ali pozitivnih ključnih besed besedilu in v celotno vedenje uporabnikov na spletu.
• Izboljšano zaznavanje potencialnih kibernetskih napadov, saj lahko tehnologija identificira besede in kode, ki jih uporabljajo hekerji.
• Boljše indeksiranje in organizacija velike vsebine v daljšem obdobju, kar je lahko koristno za državne in raziskovalne arhive.

Vprašanja za komentiranje

• Katere so druge možne prednosti analize vsebine na spletnem mestu pri moderiranju družbenih medijev?
• Kakšni so možni primeri uporabe te tehnologije v drugih panogah?