كوانتمرون

رصيد الصورة:

ستوك

تحليل المحتوى على نطاق الويب: فهم المحتوى عبر الإنترنت

يمكن أن يساعد تحليل المحتوى على نطاق الويب في فحص ورصد 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 ثورة في الطريقة التي نحلل بها كميات هائلة من المحتوى عبر الإنترنت. يستخدم تحليل المحتوى على نطاق الويب، وهو شكل أكثر شمولاً من تحليل المحتوى التقليدي، تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل الشبكات الاجتماعية (SNA) لتصنيف بيانات الإنترنت وفهمها. ولا يساعد هذا في الإبلاغ عن المحتوى الضار مثل خطاب الكراهية فحسب، بل يوفر أيضًا رؤى قيمة حول الجرائم المالية، مما يقلل وقت التحليل بشكل كبير. ومع ذلك، تثير التكنولوجيا أيضًا مخاوف بشأن انتشار المحتوى والدعاية المزيفين عميقًا. ومع تطورها، فإن لها آثارًا أوسع نطاقًا، بما في ذلك تحسين الترجمة اللغوية، واكتشاف التحيز، وتعزيز تدابير الأمن السيبراني.

سياق تحليل المحتوى على نطاق الويب

تحليل المحتوى على نطاق الويب هو نسخة واسعة النطاق من تحليل المحتوى. تشتمل هذه العملية على دراسة العناصر اللغوية، وخاصة الخصائص الهيكلية (على سبيل المثال، طول الرسالة، وتوزيع مكونات معينة من النص أو الصورة) والموضوعات الدلالية أو المعنى في الاتصالات. الهدف هو الكشف عن الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي على تصنيف المعلومات بشكل أفضل وتحديد القيمة لها. يستخدم تحليل المحتوى على نطاق الويب AI/ML لأتمتة العملية من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل الشبكات الاجتماعية (SNA).

يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لفهم النص الموجود على مواقع الويب، بينما يتم استخدام نظام الحسابات القومية لتحديد العلاقات بين هذه المواقع بشكل رئيسي من خلال الارتباطات التشعبية. يمكن أن تساعد هذه الأساليب في تحديد خطاب الكراهية على وسائل التواصل الاجتماعي ودراسة الجودة الأكاديمية وتكوين المجتمع من خلال المنشورات والتعليقات والتفاعلات عبر الإنترنت. على وجه الخصوص، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية تقسيم النص إلى كلمات فردية ومن ثم تحليلها وفقًا لذلك. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهذه الخوارزمية تحديد كلمات رئيسية أو عبارات محددة ضمن محتوى موقع الويب. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد عدد مرات استخدام كلمات معينة وما إذا كانت تُستخدم في سياق إيجابي أم سلبي.

التأثير التخريبي

يرى بعض العلماء أنه نظرًا لأن محتوى الويب يتزايد بشكل كبير ويصبح غير منظم وغير خاضع للتحكم، فلا بد من وجود طريقة موحدة لكيفية فهرسة الخوارزميات وفهم كل هذه المعلومات. على الرغم من أن التحليلات الآلية للمحتوى من خلال البرمجة كانت موجودة منذ عقود، إلا أنها تتبع في الغالب بروتوكولًا قديمًا: ببساطة حساب ترددات الكلمات ومعالجة الملفات النصية. يمكن للتعلم العميق والبرمجة اللغوية العصبية أن يفعلا الكثير من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على فهم السياق والدافع وراء الرسائل. في الواقع، أصبحت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) جيدة جدًا في تحليل الكلمات وتصنيفها لدرجة أنها ولدت مساعدين افتراضيين للكتابة يمكنهم محاكاة كيفية تنظيم البشر للكلمات والجمل. ولسوء الحظ، يتم الآن استخدام نفس الاختراق لكتابة محتوى مزيف عميق مثل المقالات والمشاركات المصممة للترويج للدعاية والمعلومات المضللة.

ومع ذلك، أصبح تحليل المحتوى على نطاق الويب جيدًا في الإبلاغ عن الكراهية والخطاب العنيف، وتحديد الجهات الفاعلة السيئة في الشبكات الاجتماعية. تعتمد جميع منصات التواصل الاجتماعي على بعض أنظمة مراجعة المحتوى التي يمكنها تحديد أولئك الذين يروجون للأنشطة غير القانونية أو التنمر عبر الإنترنت. وبصرف النظر عن الإشراف على المحتوى، يمكن للتحليل على نطاق الويب إنشاء بيانات تدريب لمساعدة الخوارزميات في تحديد الجرائم المالية، مثل غسيل الأموال والتهرب الضريبي وتمويل الإرهاب. في عام 2021، خفض الذكاء الاصطناعي الوقت الذي يستغرقه تحليل الجرائم المالية من 20 أسبوعًا (أي ما يعادل محللًا بشريًا واحدًا) إلى أسبوعين، وفقًا لشركة FTI الاستشارية.

الآثار المترتبة على تحليل المحتوى على نطاق الويب

قد تشمل الآثار الأوسع لتحليل المحتوى على نطاق الويب ما يلي:

التقدم في تقنيات ترجمة اللغات بسبب قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي الواسعة للكلمات ومعناها القائم على الثقافة.

الأدوات التي يمكنها اكتشاف وتقييم التنوع والتحيزات في الكلام وأنواع المحتوى الأخرى. يمكن أن تكون هذه الميزة مفيدة في تقييم صحة مقالات الرأي والمقالات.