Innehållsanalys i webbskala: Att förstå innehåll på nätet

• Författare:
• författarnamn

  Quantumrun Framsyn
• November 7, 2023

Insiktssammanfattning

Maskininlärning och AI revolutionerar hur vi analyserar stora mängder onlineinnehåll. Webb-skala innehållsanalys, en mer omfattande form av traditionell innehållsanalys, använder tekniker som naturlig språkbehandling (NLP) och social nätverksanalys (SNA) för att kategorisera och förstå internetdata. Detta hjälper inte bara till att flagga skadligt innehåll som hatretorik utan ger också värdefulla insikter om ekonomiska brott, vilket minskar analystiden avsevärt. Tekniken väcker dock också oro för spridningen av deepfake-innehåll och propaganda. Allt eftersom det utvecklas har det bredare konsekvenser, inklusive förbättrad språköversättning, fördomsdetektering och förbättrade cybersäkerhetsåtgärder.

Web-skala innehållsanalys sammanhang

Webbskalig innehållsanalys är en större version av innehållsanalys. Denna process innefattar att studera språkliga element, särskilt strukturella egenskaper (t.ex. meddelandelängd, distribution av särskilda text- eller bildkomponenter) och semantiska teman eller betydelse i kommunikation. Målet är att avslöja mönster och trender som kan hjälpa AI att bättre kategorisera informationen och tilldela den ett värde. Webb-skala innehållsanalys använder AI/ML för att automatisera processen genom naturlig språkbehandling (NLP) och social nätverksanalys (SNA). 

NLP används för att förstå texten på webbplatser, medan SNA används för att bestämma relationerna mellan dessa webbplatser främst genom hyperlänkar. Dessa metoder kan hjälpa till att identifiera hatretorik på sociala medier och studera akademisk kvalitet och gemenskapsbildning genom onlineinlägg, kommentarer och interaktioner. I synnerhet kan NLP bryta ner texten i enskilda ord och sedan analysera dem därefter. Dessutom kan den här algoritmen identifiera specifika sökord eller fraser i en webbplatss innehåll. AI kan också avgöra hur ofta vissa ord används och om de används i ett positivt eller negativt sammanhang.

Störande inverkan

Vissa forskare hävdar att eftersom webbinnehåll ökar exponentiellt och blir mer oorganiserat och okontrollerat, måste det finnas en standardiserad metod för hur algoritmer kan indexera och förstå all denna information. Medan automatiserade innehållsanalyser genom kodning har funnits i decennier, följer de oftast ett föråldrat protokoll: helt enkelt räkna ordfrekvenser och bearbeta textfiler. Deep learning och NLP kan göra så mycket mer genom att träna AI för att förstå sammanhanget och motivet bakom budskap. Faktum är att NLP har blivit så bra på ordanalys och kategorisering att det har skapat virtuella skrivassistenter som kan efterlikna hur människor organiserar ord och meningar. Tyvärr används samma genombrott nu för att skriva djupfalskt innehåll som artiklar och inlägg utformade för att främja propaganda och desinformation.

Ändå blir innehållsanalys i webbskala bra på att flagga hat och våldsamt tal och identifiera dåliga aktörer i sociala nätverk. Alla sociala medieplattformar förlitar sig på något system för innehållsgranskning som kan peka ut de som främjar olaglig verksamhet eller nätmobbning. Bortsett från innehållsmoderering kan analys i webbskala skapa träningsdata för att hjälpa algoritmer att identifiera ekonomiska brott, såsom penningtvätt, skatteflykt och finansiering av terrorism. År 2021 minskade AI tiden det tar att analysera ekonomiska brott från 20 veckor (motsvarande en mänsklig analytiker) till 2 veckor, enligt konsultföretaget FTI. 

Implikationer av webb-skala innehållsanalys

Vidare implikationer av innehållsanalys i webbskala kan inkludera: 

• Framsteg inom språköversättningsteknik på grund av AI:s omfattande databas med ord och deras kulturbaserade betydelse.
• Verktyg som kan upptäcka och utvärdera mångfald och fördomar i tal och andra innehållstyper. Den här funktionen kan vara användbar för att bedöma äktheten av op-eds och artiklar.
• Förbättrad sentimentanalys som går utöver att tilldela negativa eller positiva sökord till en text och in i användarnas hela beteende online.
• Förbättrad upptäckt av potentiella cyberattacker eftersom tekniken kan identifiera ord och koder som används av hackare.
• Bättre indexering och organisering av stort innehåll under lång tid, vilket kan vara användbart för myndigheter och forskningsarkiv.

Frågor att kommentera

• Vilka är de andra potentiella fördelarna med web-skala innehållsanalys i sociala medier moderering?
• Vilka är möjliga användningsfall för denna teknik i andra branscher?