การวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บ: ทำความเข้าใจเนื้อหาออนไลน์

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• November 7, 2023

สรุปข้อมูลเชิงลึก

การเรียนรู้ของเครื่องและ AI กำลังปฏิวัติวิธีที่เราวิเคราะห์เนื้อหาออนไลน์จำนวนมหาศาล การวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บ ซึ่งเป็นรูปแบบการวิเคราะห์เนื้อหาแบบดั้งเดิมที่ครอบคลุมมากขึ้น ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์เครือข่ายโซเชียล (SNA) เพื่อจัดหมวดหมู่และทำความเข้าใจข้อมูลอินเทอร์เน็ต สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยในการทำเครื่องหมายเนื้อหาที่เป็นอันตราย เช่น คำพูดแสดงความเกลียดชัง แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับอาชญากรรมทางการเงิน ซึ่งช่วยลดเวลาในการวิเคราะห์ลงได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีนี้ยังทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการแพร่กระจายของเนื้อหา Deepfake และการโฆษณาชวนเชื่ออีกด้วย เมื่อมีการพัฒนา ก็มีผลกระทบในวงกว้างมากขึ้น รวมถึงการแปลภาษาที่ได้รับการปรับปรุง การตรวจจับอคติ และมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ได้รับการปรับปรุง

บริบทการวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บ

การวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บคือการวิเคราะห์เนื้อหาในเวอร์ชันที่ใหญ่กว่า กระบวนการนี้ประกอบด้วยการศึกษาองค์ประกอบทางภาษา โดยเฉพาะลักษณะโครงสร้าง (เช่น ความยาวของข้อความ การกระจายตัวของข้อความหรือองค์ประกอบภาพ) และแก่นความหมายหรือความหมายในการสื่อสาร เป้าหมายคือการเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มที่สามารถช่วยให้ AI จัดหมวดหมู่ข้อมูลและกำหนดมูลค่าให้กับข้อมูลได้ดีขึ้น การวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บใช้ AI/ML เพื่อทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์เครือข่ายโซเชียล (SNA) 

NLP ใช้เพื่อทำความเข้าใจข้อความบนเว็บไซต์ ในขณะที่ SNA ใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างไซต์เหล่านี้ผ่านไฮเปอร์ลิงก์เป็นหลัก วิธีการเหล่านี้สามารถช่วยระบุคำพูดแสดงความเกลียดชังบนโซเชียลมีเดีย และศึกษาคุณภาพทางวิชาการและการก่อตัวของชุมชนผ่านการโพสต์ ความคิดเห็น และการโต้ตอบออนไลน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง NLP สามารถแบ่งข้อความออกเป็นคำๆ แล้ววิเคราะห์ตามนั้น นอกจากนี้ อัลกอริทึมนี้สามารถระบุคำสำคัญหรือวลีเฉพาะภายในเนื้อหาของเว็บไซต์ได้ AI ยังสามารถกำหนดความถี่ในการใช้คำบางคำ และไม่ว่าจะใช้ในบริบทเชิงบวกหรือเชิงลบ

ผลกระทบก่อกวน

นักวิชาการบางคนแย้งว่าเนื่องจากเนื้อหาเว็บเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ และไม่มีการรวบรวมกันและไม่มีการควบคุมมากขึ้น จึงต้องมีวิธีที่เป็นมาตรฐานในการที่อัลกอริทึมสามารถจัดทำดัชนีและทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมดนี้ได้ แม้ว่าการวิเคราะห์เนื้อหาอัตโนมัติผ่านการเขียนโค้ดจะมีมานานหลายทศวรรษแล้ว แต่ส่วนใหญ่ใช้โปรโตคอลที่ล้าสมัย กล่าวคือ เพียงนับความถี่ของคำและประมวลผลไฟล์ข้อความ การเรียนรู้เชิงลึกและ NLP สามารถทำอะไรได้มากกว่านั้นโดยการฝึก AI ให้เข้าใจบริบทและแรงจูงใจเบื้องหลังข้อความ ในความเป็นจริง NLP มีความสามารถในการวิเคราะห์และจัดหมวดหมู่คำได้ดีจนทำให้เกิดผู้ช่วยในการเขียนเสมือนจริงที่สามารถเลียนแบบวิธีที่มนุษย์จัดระเบียบคำและประโยคได้ น่าเสียดายที่การพัฒนาแบบเดียวกันนี้กำลังถูกนำมาใช้เพื่อเขียนเนื้อหาที่มีการปลอมแปลงเชิงลึก เช่น บทความและโพสต์ที่ออกแบบมาเพื่อส่งเสริมการโฆษณาชวนเชื่อและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บเริ่มทำได้ดีในการตั้งค่าสถานะความเกลียดชังและคำพูดที่รุนแรง และระบุตัวนักแสดงที่ไม่ดีในเครือข่ายโซเชียล แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียทั้งหมดอาศัยระบบตรวจสอบเนื้อหาที่สามารถระบุผู้ที่ส่งเสริมกิจกรรมที่ผิดกฎหมายหรือการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตได้ นอกเหนือจากการกลั่นกรองเนื้อหาแล้ว การวิเคราะห์ระดับเว็บยังสามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อช่วยอัลกอริธึมในการระบุอาชญากรรมทางการเงิน เช่น การฟอกเงิน การหลีกเลี่ยงภาษี และการจัดหาเงินทุนของผู้ก่อการร้าย ในปี 2021 AI ลดเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์อาชญากรรมทางการเงินจาก 20 สัปดาห์ (เทียบเท่านักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์) เหลือ 2 สัปดาห์ ตามข้อมูลของบริษัทที่ปรึกษา FTI 

ผลกระทบของการวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บ

ผลกระทบที่กว้างขึ้นของการวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บอาจรวมถึง: 

• ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการแปลภาษาเนื่องจากฐานข้อมูลคำศัพท์ที่กว้างขวางของ AI และความหมายตามวัฒนธรรม
• เครื่องมือที่สามารถตรวจจับและประเมินความหลากหลายและความลำเอียงของคำพูดและเนื้อหาประเภทอื่นๆ คุณลักษณะนี้จะมีประโยชน์ในการประเมินความถูกต้องของความคิดเห็นและบทความ
• การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น ซึ่งนอกเหนือไปจากการกำหนดคำสำคัญเชิงลบหรือเชิงบวกให้กับข้อความและพฤติกรรมทั้งหมดของผู้ใช้ทางออนไลน์
• ปรับปรุงการตรวจจับการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น เนื่องจากเทคโนโลยีสามารถระบุคำและรหัสที่แฮกเกอร์ใช้
• การจัดทำดัชนีและการจัดระเบียบเนื้อหาขนาดใหญ่ที่ดีขึ้นในระยะเวลานาน ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับหน่วยงานภาครัฐและคลังข้อมูลการวิจัย

คำถามที่จะแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับ

• ประโยชน์ที่เป็นไปได้อื่นๆ ของการวิเคราะห์เนื้อหาระดับเว็บในการกลั่นกรองโซเชียลมีเดียมีอะไรบ้าง
• กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ของเทคโนโลยีนี้ในอุตสาหกรรมอื่นๆ มีอะไรบ้าง?