Анализа садржаја на веб-скали: Осмишљавање садржаја на мрежи

• Аутор:
• ime аутора

  Куантумрун Форесигхт
• Новембар 7, 2023

Сажетак увида

Машинско учење и вештачка интелигенција револуционишу начин на који анализирамо огромне количине онлајн садржаја. Анализа садржаја на веб-скали, опсежнији облик традиционалне анализе садржаја, користи технике као што су обрада природног језика (НЛП) и анализа друштвених мрежа (СНА) за категоризацију и разумевање интернет података. Ово не само да помаже у означавању штетног садржаја као што је говор мржње, већ пружа и драгоцен увид у финансијске злочине, значајно скраћујући време анализе. Међутим, технологија такође изазива забринутост због ширења деепфаке садржаја и пропаганде. Како се развија, има шире импликације, укључујући побољшани превод језика, откривање пристрасности и побољшане мере сајбер безбедности.

Контекст анализе садржаја на веб-скали

Анализа садржаја на вебу је верзија анализе садржаја већег обима. Овај процес обухвата проучавање лингвистичких елемената, посебно структурних карактеристика (нпр. дужина поруке, дистрибуција одређених компоненти текста или слике) и семантичких тема или значења у комуникацији. Циљ је открити обрасце и трендове који могу помоћи вештачкој интелигенцији да боље категорише информације и додели им вредност. Анализа садржаја на вебу користи АИ/МЛ за аутоматизацију процеса кроз обраду природног језика (НЛП) и анализу друштвених мрежа (СНА). 

НЛП се користи за разумевање текста на веб локацијама, док се СНА користи за одређивање односа између ових сајтова углавном преко хиперлинкова. Ове методе могу помоћи у препознавању говора мржње на друштвеним медијима и проучавању академског квалитета и формирања заједнице путем објава на мрежи, коментара и интеракција. Конкретно, НЛП може да разбије текст на појединачне речи и да их затим анализира у складу са тим. Поред тога, овај алгоритам може да идентификује специфичне кључне речи или фразе унутар садржаја веб локације. АИ такође може да одреди колико често се одређене речи користе и да ли се користе у позитивном или негативном контексту.

Ометајући утицај

Неки научници тврде да због тога што веб садржај експоненцијално расте и постаје неорганизованији и неконтролисани, мора постојати стандардизовани метод како алгоритми могу индексирати и давати смисао свим овим информацијама. Док аутоматизоване анализе садржаја путем кодирања постоје већ деценијама, оне углавном прате застарели протокол: једноставно бројање фреквенција речи и обраду текстуалних датотека. Дубоко учење и НЛП могу учинити много више обучавањем АИ да разуме контекст и мотив порука. У ствари, НЛП је постао толико добар у анализи речи и категоризацији да је изнедрио виртуелне асистенте за писање који могу да опонашају како људи организују речи и реченице. Нажалост, исти пробој се сада користи за писање деепфаке садржаја попут чланака и постова дизајнираних да промовишу пропаганду и дезинформације.

Без обзира на то, анализа садржаја на вебу постаје добра у означавању мржње и насилног говора и идентификацији лоших актера на друштвеним мрежама. Све платформе друштвених медија ослањају се на неки систем прегледа садржаја који може прецизно одредити оне који промовишу незаконите активности или малтретирање путем интернета. Осим модерирања садржаја, анализа на веб-скали може да креира податке о обуци како би помогла алгоритмима да идентификују финансијске злочине, као што су прање новца, утаја пореза и финансирање тероризма. 2021. АИ је смањио време потребно за анализу финансијских злочина са 20 недеља (што је еквивалентно једном људском аналитичару) на 2 недеље, према консултантској фирми ФТИ. 

Импликације анализе садржаја на веб-скали

Шире импликације анализе садржаја на вебу могу укључивати: 

• Напредак у технологијама превођења језика због обимне базе података речи вештачке интелигенције и њиховог значења заснованог на култури.
• Алати који могу да открију и процене разноликост и пристрасности у говору и другим типовима садржаја. Ова функција може бити корисна у процени аутентичности текстова и чланака.
• Побољшана анализа расположења која превазилази додељивање негативних или позитивних кључних речи тексту и целокупно понашање корисника на мрежи.
• Побољшано откривање потенцијалних сајбер напада јер технологија може да идентификује речи и кодове које користе хакери.
• Боље индексирање и организација великог садржаја током дужег периода, што може бити корисно за владине и истраживачке архиве.

Питања за коментарисање

• Које су друге потенцијалне предности анализе садржаја на вебу у модерирању друштвених медија?
• Који су могући случајеви употребе ове технологије у другим индустријама?