Web-skaal ynhâldanalyse: sin meitsje fan online ynhâld

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresight
• Novimber 7, 2023

Ynsjoch gearfetting

Masine learen en AI revolúsjonearje de manier wêrop wy grutte hoemannichten online ynhâld analysearje. Web-skaal ynhâldanalyse, in wiidweidigere foarm fan tradisjonele ynhâldanalyse, brûkt techniken lykas natuerlike taalferwurking (NLP) en sosjale netwurkanalyse (SNA) om ynternetgegevens te kategorisearjen en te begripen. Dit helpt net allinich by it markearjen fan skealike ynhâld lykas haatspraak, mar leveret ek weardefolle ynsjoch yn finansjele misdieden, wat de analysetiid signifikant ferminderet. De technology makket lykwols ek soargen oer de fersprieding fan deepfake-ynhâld en propaganda. As it evoluearret, hat it bredere gefolgen, ynklusyf ferbettere taaloersetting, biasdeteksje en ferbettere maatregels foar cyberfeiligens.

Web-skaal ynhâld analyse kontekst

Web-skaal ynhâld analyze is in gruttere skaal ferzje fan ynhâld analyze. Dit proses omfettet it bestudearjen fan taalkundige eleminten, benammen strukturele skaaimerken (bgl. berjochtlingte, distribúsje fan bepaalde tekst- of byldkomponinten) en semantyske tema's of betsjutting yn kommunikaasje. It doel is om patroanen en trends te iepenbierjen dy't AI kinne helpe om de ynformaasje better te kategorisearjen en wearde oan te jaan. Ynhâldanalyse op webskaal brûkt AI/ML om it proses te automatisearjen fia natuerlike taalferwurking (NLP) en analyse fan sosjale netwurken (SNA). 

NLP wurdt brûkt om de tekst op websiden te begripen, wylst SNA wurdt brûkt om de relaasjes tusken dizze siden benammen troch hyperlinks te bepalen. Dizze metoaden kinne helpe om haatspraak op sosjale media te identifisearjen en akademyske kwaliteit en mienskipfoarming te studearjen fia online berjochten, opmerkings en ynteraksjes. Benammen NLP kin de tekst opbrekke yn yndividuele wurden en se dan dêrnei analysearje. Derneist kin dit algoritme spesifike kaaiwurden of frases identifisearje binnen de ynhâld fan in webside. AI kin ek bepale hoe faak bepaalde wurden wurde brûkt en oft se brûkt wurde yn in positive of negative kontekst.

Disruptive ynfloed

Guon gelearden beweare dat, om't webynhâld eksponinsjele tanimmend is en mear unorganisearre en net kontrolearre wurdt, d'r in standerdisearre metoade wêze moat fan hoe't algoritmen al dizze ynformaasje kinne yndeksearje en sin meitsje. Wylst automatisearre ynhâldanalyses troch kodearring al tsientallen jierren bestean, folgje se meast in ferâldere protokol: gewoan wurdfrekwinsjes telle en tekstbestannen ferwurkje. Djip learen en NLP kinne safolle mear dwaan troch AI te trainen om de kontekst en it motyf efter berjochten te begripen. Yn feite is NLP sa goed wurden yn wurdanalyse en kategorisearring dat it firtuele skriuwassistenten berne hat dy't kinne mimike hoe't minsken wurden en sinnen organisearje. Spitigernôch wurdt deselde trochbraak no brûkt om djippe falske ynhâld te skriuwen lykas artikels en berjochten ûntworpen om propaganda en ferkearde ynformaasje te befoarderjen.

Nettsjinsteande, web-skaal ynhâld analyze wurdt goed by it flagge fan haat en gewelddiedige spraak, en identifisearjen minne akteurs yn sosjale netwurken. Alle sosjale media platfoarms fertrouwe op guon ynhâld review systeem dat kin identifisearje dyjingen dy't befoarderje yllegale aktiviteiten of cyberpesten. Njonken ynhâldmoderaasje kin analyse op webskaal traininggegevens oanmeitsje om algoritmen te helpen finansjele misdieden te identifisearjen, lykas it wytwaskjen fan jild, belestingûntdûking, en finansiering fan terrorisme. Yn 2021 fermindere AI de tiid dy't it kostet om finansjele misdieden te analysearjen fan 20 wiken (lykweardich oan ien minsklike analist) nei 2 wiken, neffens advysbedriuw FTI. 

Gefolgen fan web-skaal ynhâld analyze

Bredere gefolgen fan ynhâldanalyse op webskaal kinne omfetsje: 

• Foarútgongen yn taaloersettechnologyen fanwegen de wiidweidige databank fan AI fan wurden en har kultuer-basearre betsjutting.
• Tools dy't ferskaat en foaroardielen yn spraak en oare ynhâldstypen detectearje en evaluearje kinne. Dizze funksje kin nuttich wêze by it beoardieljen fan de autentisiteit fan op-eds en artikels.
• Ferbettere sentimintanalyse dy't fierder giet as it tawizen fan negative as positive kaaiwurden oan in tekst en yn it hiele gedrach fan 'e brûkers online.
• Ferbettere potinsjele cyberattackdeteksje as de technology kin wurden en koades identifisearje dy't brûkt wurde troch hackers.
• Bettere yndeksearring en organisaasje fan grutte ynhâld oer in lange perioade, wat nuttich wêze kin foar oerheids- en ûndersyksargiven.

Fragen om reaksjes te jaan

• Wat binne de oare potensjele foardielen fan ynhâldanalyse op webskaal yn sosjale mediamoderaasje?
• Wat binne de mooglike gebrûk fan dizze technology yn oare yndustry?