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网络规模内容分析：理解在线内容

网络规模的内容分析可以帮助扫描和监控互联网上的大量信息，包括识别仇恨言论。

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量子运行远见
2023 年 11 月 7 日

洞察总结

机器学习和人工智能正在彻底改变我们分析大量在线内容的方式。网络规模内容分析是传统内容分析的更广泛形式，采用自然语言处理 (NLP) 和社交网络分析 (SNA) 等技术来分类和理解互联网数据。这不仅有助于标记仇恨言论等有害内容，还可以提供有关金融犯罪的宝贵见解，从而显着缩短分析时间。然而，该技术也引起了人们对深度造假内容和宣传传播的担忧。随着它的发展，它具有更广泛的影响，包括改进的语言翻译、偏见检测和增强的网络安全措施。

网络规模内容分析上下文

网络规模内容分析是内容分析的更大规模版本。该过程包括研究语言元素，特别是结构特征（例如，消息长度、特定文本或图像成分的分布）以及通信中的语义主题或意义。目标是揭示可以帮助人工智能更好地对信息进行分类并为其赋予价值的模式和趋势。网络规模内容分析使用 AI/ML 通过自然语言处理 (NLP) 和社交网络分析 (SNA) 实现流程自动化。

NLP用于理解网站上的文本，而SNA主要通过超链接来确定这些网站之间的关系。这些方法可以帮助识别社交媒体上的仇恨言论，并通过在线帖子、评论和互动来研究学术质量和社区形成。特别是，NLP 可以将文本分解为单个单词，然后进行相应的分析。此外，该算法可以识别网站内容中的特定关键字或短语。人工智能还可以确定某些词语的使用频率以及它们是在积极还是消极的语境中使用。

破坏性影响

一些学者认为，由于网络内容呈指数级增长，并且变得更加无组织和不受控制，因此必须有一种标准化方法来让算法如何索引和理解所有这些信息。虽然通过编码进行的自动化内容分析已经存在了几十年，但它们大多遵循过时的协议：简单地计算词频并处理文本文件。通过训练人工智能理解消息背后的背景和动机，深度学习和自然语言处理可以做更多的事情。事实上，NLP 在单词分析和分类方面已经非常擅长，以至于它诞生了虚拟写作助手，可以模仿人类如何组织单词和句子。不幸的是，同样的突破现在被用来编写深度造假内容，例如旨在促进宣传和错误信息的文章和帖子。

尽管如此，网络规模的内容分析越来越擅长标记仇恨和暴力言论，并识别社交网络中的不良行为者。所有社交媒体平台都依赖某种内容审查系统，可以查明那些宣扬非法活动或网络欺凌的人。除了内容审核之外，网络规模分析还可以创建训练数据，帮助算法识别金融犯罪，例如洗钱、逃税和恐怖主义融资。据咨询公司 FTI 称，到 2021 年，人工智能将分析金融犯罪所需的时间从 20 周（相当于一名人类分析师）减少到 2 周。