كوانتمرون

رصيد الصورة:

ستوك

تحليل المحتوى على نطاق الويب: فهم المحتوى عبر الإنترنت

يمكن أن يساعد تحليل المحتوى على نطاق الويب في مسح ومراقبة كميات كبيرة من المعلومات على الإنترنت، بما في ذلك تحديد خطاب الكراهية.

كاتب:
اسم المؤلف
البصيرة الكمومية
7 نوفمبر، 2023

ملخص البصيرة

يُحدث التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ثورةً في طريقة تحليلنا لكميات هائلة من المحتوى على الإنترنت. يستخدم تحليل المحتوى على نطاق الويب، وهو شكلٌ أشمل من تحليل المحتوى التقليدي، تقنياتٍ مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل الشبكات الاجتماعية (SNA) لتصنيف بيانات الإنترنت وفهمها. لا يُساعد هذا فقط في رصد المحتوى الضار، مثل خطاب الكراهية، بل يُوفر أيضًا رؤىً قيّمة حول الجرائم المالية، مما يُقلل وقت التحليل بشكل كبير. ومع ذلك، تُثير هذه التقنية أيضًا مخاوف بشأن انتشار محتوى التزييف العميق والدعاية. ومع تطورها، تُحدث آثارًا أوسع نطاقًا، بما في ذلك تحسين الترجمة اللغوية، وكشف التحيز، وتعزيز تدابير الأمن السيبراني.

سياق تحليل المحتوى على نطاق الويب

تحليل المحتوى على نطاق الويب هو نسخة أوسع نطاقًا من تحليل المحتوى. تتضمن هذه العملية دراسة العناصر اللغوية، وخاصةً الخصائص الهيكلية (مثل طول الرسالة، وتوزيع عناصر نصية أو صورية معينة)، والموضوعات الدلالية أو المعنى في الاتصالات. الهدف هو الكشف عن الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي على تصنيف المعلومات بشكل أفضل وإعطائها قيمة. يستخدم تحليل المحتوى على نطاق الويب تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لأتمتة العملية من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل الشبكات الاجتماعية (SNA).

تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم النصوص على المواقع الإلكترونية، بينما يُستخدم تحليل الشبكات العصبية (SNA) لتحديد العلاقات بين هذه المواقع، لا سيما من خلال الروابط التشعبية. تساعد هذه الطرق في تحديد خطاب الكراهية على وسائل التواصل الاجتماعي، ودراسة الجودة الأكاديمية وتكوين المجتمع من خلال المنشورات والتعليقات والتفاعلات الإلكترونية. على وجه الخصوص، تستطيع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تحليل النص إلى كلمات فردية، ثم تحليلها بناءً على ذلك. بالإضافة إلى ذلك، تستطيع هذه الخوارزمية تحديد كلمات أو عبارات رئيسية محددة ضمن محتوى الموقع الإلكتروني. كما يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مدى تكرار استخدام كلمات معينة، وما إذا كانت تُستخدم في سياق إيجابي أم سلبي.

التأثير التخريبي

يجادل بعض الباحثين بأنه نظرًا للتزايد الهائل في محتوى الويب وازدياد فوضوية تنظيمه وسيطرته، لا بد من وجود طريقة موحدة لفهرسة الخوارزميات وفهم كل هذه المعلومات. في حين أن تحليلات المحتوى الآلية من خلال البرمجة موجودة منذ عقود، إلا أنها تتبع في الغالب بروتوكولًا قديمًا: مجرد حساب ترددات الكلمات ومعالجة الملفات النصية. يمكن للتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) القيام بالكثير من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على فهم السياق والدافع وراء الرسائل. في الواقع، أصبحت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بارعة جدًا في تحليل الكلمات وتصنيفها لدرجة أنها أدت إلى ظهور مساعدين كتابيين افتراضيين يمكنهم محاكاة كيفية تنظيم البشر للكلمات والجمل. للأسف، يُستخدم هذا التطور الآن لكتابة محتوى مزيف عميق، مثل المقالات والمنشورات المصممة للترويج للدعاية والمعلومات المضللة.

مع ذلك، يتزايد إتقان تحليل المحتوى على نطاق الإنترنت في رصد خطاب الكراهية والعنف، وتحديد الجهات الفاعلة غير المشروعة على منصات التواصل الاجتماعي. تعتمد جميع منصات التواصل الاجتماعي على نظام لمراجعة المحتوى يُمكّن من تحديد الجهات التي تُروّج للأنشطة غير القانونية أو التنمر الإلكتروني. إلى جانب إدارة المحتوى، يُمكن لتحليل المحتوى على نطاق الإنترنت إنشاء بيانات تدريبية تُساعد الخوارزميات في تحديد الجرائم المالية، مثل غسل الأموال والتهرب الضريبي وتمويل الإرهاب. في عام 2021، قلّص الذكاء الاصطناعي الوقت اللازم لتحليل الجرائم المالية من 20 أسبوعًا (ما يُعادل مُحللًا بشريًا واحدًا) إلى أسبوعين، وفقًا لشركة الاستشارات FTI.