Web ölçeğinde içerik analizi: Çevrimiçi içeriği anlamlandırmak

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 7 Kasım 2023

Analiz özeti

Makine öğrenimi ve yapay zeka, büyük miktarda çevrimiçi içeriği analiz etme biçimimizde devrim yaratıyor. Geleneksel içerik analizinin daha kapsamlı bir biçimi olan web ölçekli içerik analizi, internet verilerini kategorize etmek ve anlamak için doğal dil işleme (NLP) ve sosyal ağ analizi (SNA) gibi teknikleri kullanır. Bu, yalnızca nefret söylemi gibi zararlı içeriklerin işaretlenmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda mali suçlara ilişkin değerli bilgiler sağlayarak analiz süresini önemli ölçüde azaltır. Ancak teknoloji aynı zamanda deepfake içeriğin ve propagandanın yayılmasına ilişkin endişeleri de artırıyor. Geliştikçe, gelişmiş dil çevirisi, önyargı tespiti ve geliştirilmiş siber güvenlik önlemleri dahil olmak üzere daha geniş sonuçlara sahip olacaktır.

Web ölçeğinde içerik analizi bağlamı

Web ölçekli içerik analizi, içerik analizinin daha büyük ölçekli bir versiyonudur. Bu süreç, dilsel unsurların, özellikle yapısal özelliklerin (örneğin, mesaj uzunluğu, belirli metin veya görüntü bileşenlerinin dağılımı) ve iletişimdeki anlamsal temaların veya anlamın incelenmesini içerir. Amaç, yapay zekanın bilgiyi daha iyi kategorize etmesine ve ona değer atamasına yardımcı olabilecek kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmaktır. Web ölçeğinde içerik analizi, doğal dil işleme (NLP) ve sosyal ağ analizi (SNA) yoluyla süreci otomatikleştirmek için AI/ML'yi kullanır. 

NLP, web sitelerindeki metni anlamak için kullanılırken, SNA, bu siteler arasındaki ilişkileri çoğunlukla hiperlinkler aracılığıyla belirlemek için kullanılır. Bu yöntemler, sosyal medyadaki nefret söyleminin belirlenmesine ve çevrimiçi gönderiler, yorumlar ve etkileşimler aracılığıyla akademik kalite ve topluluk oluşumunun incelenmesine yardımcı olabilir. Özellikle NLP, metni tek tek kelimelere bölebilir ve ardından bunları buna göre analiz edebilir. Ayrıca bu algoritma, bir web sitesinin içeriğindeki belirli anahtar kelimeleri veya kelime öbeklerini tanımlayabilir. Yapay zeka ayrıca belirli kelimelerin ne sıklıkta kullanıldığını ve bunların olumlu ya da olumsuz bir bağlamda kullanılıp kullanılmadığını da belirleyebiliyor.

Yıkıcı etki

Bazı akademisyenler, web içeriğinin katlanarak artması ve daha düzensiz ve kontrolsüz hale gelmesi nedeniyle, algoritmaların tüm bu bilgileri nasıl indeksleyebileceği ve anlamlandırabileceği konusunda standartlaştırılmış bir yöntemin olması gerektiğini savunuyor. Kodlama yoluyla otomatik içerik analizleri onlarca yıldır yapılıyor olsa da çoğunlukla güncel olmayan bir protokolü izliyorlar: yalnızca kelime sıklıklarını saymak ve metin dosyalarını işlemek. Derin öğrenme ve NLP, yapay zekayı mesajların ardındaki bağlamı ve nedeni anlayacak şekilde eğiterek çok daha fazlasını yapabilir. Aslında NLP, kelime analizi ve sınıflandırma konusunda o kadar başarılı oldu ki, insanların kelimeleri ve cümleleri nasıl organize ettiğini taklit edebilen sanal yazma asistanlarını doğurdu. Ne yazık ki, aynı buluş artık propaganda ve yanlış bilgilendirmeyi teşvik etmek için tasarlanmış makaleler ve gönderiler gibi deepfake içeriklerin yazılmasında da kullanılıyor.

Bununla birlikte, web ölçeğinde içerik analizi, nefret ve şiddet içeren söylemleri işaretleme ve sosyal ağlardaki kötü aktörleri belirleme konusunda giderek daha iyi hale geliyor. Tüm sosyal medya platformları, yasa dışı faaliyetleri veya siber zorbalığı teşvik edenleri tespit edebilen bir tür içerik inceleme sistemine güvenmektedir. İçerik denetiminin yanı sıra web ölçeğinde analiz, algoritmaların kara para aklama, vergi kaçakçılığı ve terörün finansmanı gibi mali suçları belirlemesine yardımcı olacak eğitim verileri oluşturabilir. Danışmanlık firması FTI'ya göre yapay zeka, 2021'de mali suçları analiz etmek için gereken süreyi 20 haftadan (bir insan analistine eşdeğer) 2 haftaya düşürdü. 

Web ölçeğinde içerik analizinin etkileri

Web ölçeğinde içerik analizinin daha geniş sonuçları şunları içerebilir: 

• Yapay zekanın kapsamlı kelime veri tabanı ve bunların kültüre dayalı anlamları nedeniyle dil çeviri teknolojilerindeki ilerlemeler.
• Konuşma ve diğer içerik türlerindeki çeşitliliği ve önyargıları tespit edip değerlendirebilen araçlar. Bu özellik köşe yazılarının ve makalelerin orijinalliğini değerlendirmede faydalı olabilir.
• Bir metne negatif veya pozitif anahtar kelimeler atamanın ötesine geçen ve kullanıcıların tüm çevrimiçi davranışlarını kapsayan iyileştirilmiş duyarlılık analizi.
• Teknoloji, bilgisayar korsanları tarafından kullanılan kelimeleri ve kodları tanımlayabildiği için gelişmiş potansiyel siber saldırı tespiti.
• Büyük içeriğin uzun bir süre boyunca daha iyi indekslenmesi ve düzenlenmesi, hükümet ve araştırma arşivleri için faydalı olabilir.

Yorum yapılacak sorular

• Sosyal medya moderasyonunda web ölçeğinde içerik analizinin diğer potansiyel faydaları nelerdir?
• Bu teknolojinin diğer endüstrilerde olası kullanım durumları nelerdir?