Аналіз веб-масштабу контенту: осмислення онлайн-контенту

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Листопад 7, 2023

Короткий огляд

Машинне навчання та штучний інтелект революціонізують спосіб аналізу величезної кількості онлайн-вмісту. Веб-масштабний аналіз вмісту, більш поширена форма традиційного аналізу контенту, використовує такі методи, як обробка природної мови (NLP) і аналіз соціальних мереж (SNA) для класифікації та розуміння даних Інтернету. Це не тільки допомагає позначати шкідливий вміст, як-от ворожнеча, але й надає цінну інформацію про фінансові злочини, значно скорочуючи час аналізу. Однак ця технологія також викликає занепокоєння щодо поширення глибокого фейкового контенту та пропаганди. Розвиваючись, він має ширші наслідки, включаючи покращений переклад мови, виявлення упередженості та посилені заходи кібербезпеки.

Контекст аналізу веб-контенту

Веб-масштабний контент-аналіз — це більш масштабна версія контент-аналізу. Цей процес включає вивчення лінгвістичних елементів, особливо структурних характеристик (наприклад, довжина повідомлення, розподіл певних компонентів тексту чи зображення) і семантичних тем або значення в комунікації. Мета полягає в тому, щоб виявити закономірності та тенденції, які можуть допомогти ШІ краще класифікувати інформацію та призначити їй цінність. Аналіз веб-контенту використовує AI/ML для автоматизації процесу за допомогою обробки природної мови (NLP) і аналізу соціальних мереж (SNA). 

NLP використовується для розуміння тексту на веб-сайтах, тоді як SNA використовується для визначення зв’язків між цими сайтами в основному за допомогою гіперпосилань. Ці методи можуть допомогти виявити мову ненависті в соціальних мережах і вивчити академічну якість і формування спільноти через онлайн-дописи, коментарі та взаємодію. Зокрема, НЛП може розбити текст на окремі слова, а потім проаналізувати їх відповідно. Крім того, цей алгоритм може ідентифікувати конкретні ключові слова або фрази у вмісті веб-сайту. ШІ також може визначати, як часто вживаються певні слова та чи вживаються вони в позитивному чи негативному контексті.

Руйнівний вплив

Деякі вчені стверджують, що оскільки веб-контент експоненціально збільшується і стає все більш неорганізованим і неконтрольованим, має існувати стандартизований метод того, як алгоритми можуть індексувати та осмислювати всю цю інформацію. Хоча автоматичний аналіз вмісту за допомогою кодування існує десятиліттями, він здебільшого дотримується застарілого протоколу: просто підраховує частоту слів і обробляє текстові файли. Глибоке навчання та НЛП можуть зробити набагато більше, навчаючи ШІ розуміти контекст і мотиви повідомлень. Насправді НЛП настільки добре впорався з аналізом і категоризацією слів, що створив віртуальних помічників з написання, які можуть імітувати те, як люди впорядковують слова та речення. На жаль, той самий прорив зараз використовується для написання глибокого фейкового контенту, наприклад статей і дописів, призначених для пропаганди та дезінформації.

Незважаючи на це, аналіз веб-контенту стає все ефективнішим у позначенні ненависті та насильницьких висловлювань, а також виявлення зловмисників у соціальних мережах. Усі платформи соціальних медіа покладаються на певну систему перевірки вмісту, яка може точно визначити тих, хто пропагує незаконну діяльність або кіберзалякування. Окрім модерації вмісту, веб-аналіз може створювати навчальні дані, які допоможуть алгоритмам ідентифікувати фінансові злочини, такі як відмивання грошей, ухилення від сплати податків і фінансування тероризму. За даними консалтингової компанії FTI, у 2021 році штучний інтелект скоротив час, необхідний для аналізу фінансових злочинів, з 20 тижнів (що еквівалентно одній людині-аналітику) до 2 тижнів. 

Наслідки веб-масштабного аналізу вмісту

Більш широкі наслідки аналізу веб-контенту можуть включати: 

• Удосконалення технологій мовного перекладу завдяки великій базі даних ШІ слів і їх культурному значенню.
• Інструменти, які можуть виявляти й оцінювати різноманітність і упередженість у мовленні та інших типах вмісту. Ця функція може бути корисною для оцінки автентичності авторських публікацій і статей.
• Покращений аналіз настроїв, який виходить за рамки призначення негативних або позитивних ключових слів тексту та в повну поведінку користувачів в Інтернеті.
• Покращене виявлення потенційних кібератак, оскільки технологія може ідентифікувати слова та коди, які використовують хакери.
• Покращене індексування та організація великого вмісту протягом тривалого періоду, що може бути корисним для урядових та дослідницьких архівів.

Питання для коментарів

• Які інші потенційні переваги аналізу веб-контенту в модерації соціальних мереж?
• Які можливі випадки використання цієї технології в інших галузях?