Анализ на съдържание в уеб мащаб: Осмисляне на онлайн съдържание

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Ноември 7, 2023

Резюме на прозрението

Машинното обучение и AI революционизират начина, по който анализираме огромни количества онлайн съдържание. Анализът на съдържанието в уеб мащаб, по-разширена форма на традиционен анализ на съдържанието, използва техники като обработка на естествен език (NLP) и анализ на социални мрежи (SNA), за да категоризира и разбере интернет данните. Това не само помага при маркирането на вредно съдържание като реч на омразата, но също така предоставя ценна информация за финансовите престъпления, намалявайки значително времето за анализ. Технологията обаче също така поражда опасения относно разпространението на дълбоко фалшиво съдържание и пропаганда. С развитието си има по-широки последици, включително подобрен езиков превод, откриване на пристрастия и подобрени мерки за киберсигурност.

Контекст за анализ на съдържание в уеб мащаб

Анализът на съдържанието в уеб мащаб е по-мащабна версия на анализа на съдържанието. Този процес включва изучаване на езикови елементи, особено структурни характеристики (напр. дължина на съобщението, разпространение на конкретен текст или компоненти на изображение) и семантични теми или значение в комуникациите. Целта е да се разкрият модели и тенденции, които могат да помогнат на AI да категоризира по-добре информацията и да й придаде стойност. Анализът на съдържание в уеб мащаб използва AI/ML за автоматизиране на процеса чрез обработка на естествен език (NLP) и анализ на социални мрежи (SNA). 

NLP се използва за разбиране на текста на уебсайтове, докато SNA се използва за определяне на връзките между тези сайтове главно чрез хипервръзки. Тези методи могат да помогнат за идентифициране на речта на омразата в социалните медии и за изследване на академичното качество и формирането на общността чрез онлайн публикации, коментари и взаимодействия. По-специално, НЛП може да раздели текста на отделни думи и след това да ги анализира по съответния начин. В допълнение, този алгоритъм може да идентифицира конкретни ключови думи или фрази в съдържанието на уебсайта. AI може също да определи колко често се използват определени думи и дали се използват в положителен или отрицателен контекст.

Разрушително въздействие

Някои учени твърдят, че тъй като уеб съдържанието се увеличава експоненциално и става все по-неорганизирано и неконтролирано, трябва да има стандартизиран метод за това как алгоритмите могат да индексират и осмислят цялата тази информация. Докато автоматизираните анализи на съдържание чрез кодиране съществуват от десетилетия, те най-вече следват остарял протокол: просто преброяване на честотите на думите и обработка на текстови файлове. Дълбокото обучение и НЛП могат да направят много повече, като обучават ИИ да разбира контекста и мотива зад съобщенията. Всъщност НЛП стана толкова добър в анализа и категоризирането на думи, че създаде виртуални асистенти за писане, които могат да имитират начина, по който хората организират думи и изречения. За съжаление, същият пробив сега се използва за писане на дълбоко фалшиво съдържание като статии и публикации, предназначени да насърчават пропаганда и дезинформация.

Независимо от това, анализът на съдържание в уеб мащаб става все по-добър в маркирането на омразата и насилствената реч и идентифицирането на лоши актьори в социалните мрежи. Всички социални медийни платформи разчитат на някаква система за преглед на съдържанието, която може да посочи онези, които насърчават незаконни дейности или кибертормоз. Освен модерирането на съдържанието, анализът в уеб мащаб може да създаде данни за обучение, за да помогне на алгоритмите да идентифицират финансови престъпления, като пране на пари, укриване на данъци и финансиране на тероризма. През 2021 г. изкуственият интелект намали времето, необходимо за анализ на финансови престъпления, от 20 седмици (еквивалентно на един човешки анализатор) на 2 седмици, според консултантската фирма FTI. 

Последици от анализа на съдържанието в уеб мащаб

По-широките последици от анализа на съдържанието в уеб мащаб могат да включват: 

• Напредък в технологиите за езиков превод поради обширната база данни на AI от думи и тяхното базирано на култура значение.
• Инструменти, които могат да открият и оценят разнообразието и пристрастията в речта и други видове съдържание. Тази функция може да бъде полезна при оценяване на автентичността на публикации и статии.
• Подобрен анализ на настроението, който надхвърля присвояването на отрицателни или положителни ключови думи към текст и обхваща цялото поведение на потребителите онлайн.
• Подобрено откриване на потенциални кибератаки, тъй като технологията може да идентифицира думи и кодове, използвани от хакери.
• По-добро индексиране и организиране на голямо съдържание за дълъг период, което може да бъде полезно за държавни и изследователски архиви.

Въпроси за коментар

• Какви са другите потенциални ползи от анализа на съдържанието в уеб мащаб при модерирането на социални медии?
• Какви са възможните случаи на използване на тази технология в други индустрии?