वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण: ऑनलाइन सामग्री की समझ बनाना

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• नवम्बर 7/2023

अंतर्दृष्टि सारांश

मशीन लर्निंग और एआई हमारे द्वारा बड़ी मात्रा में ऑनलाइन सामग्री का विश्लेषण करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहे हैं। वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण, पारंपरिक सामग्री विश्लेषण का एक अधिक व्यापक रूप, इंटरनेट डेटा को वर्गीकृत करने और समझने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और सोशल नेटवर्क विश्लेषण (एसएनए) जैसी तकनीकों को नियोजित करता है। यह न केवल अभद्र भाषा जैसी हानिकारक सामग्री को चिह्नित करने में मदद करता है, बल्कि वित्तीय अपराधों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है, जिससे विश्लेषण का समय काफी कम हो जाता है। हालाँकि, प्रौद्योगिकी डीपफेक सामग्री और प्रचार के प्रसार के बारे में भी चिंता पैदा करती है। जैसे-जैसे यह विकसित हो रहा है, इसके व्यापक निहितार्थ हैं, जिनमें बेहतर भाषा अनुवाद, पूर्वाग्रह का पता लगाना और उन्नत साइबर सुरक्षा उपाय शामिल हैं।

वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण संदर्भ

वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण सामग्री विश्लेषण का एक बड़े पैमाने का संस्करण है। इस प्रक्रिया में भाषाई तत्वों, विशेष रूप से संरचनात्मक विशेषताओं (उदाहरण के लिए, संदेश की लंबाई, विशेष पाठ या छवि घटकों का वितरण) और अर्थ संबंधी विषयों या संचार में अर्थ का अध्ययन शामिल है। लक्ष्य उन पैटर्न और रुझानों को प्रकट करना है जो एआई को जानकारी को बेहतर ढंग से वर्गीकृत करने और उसे मूल्य निर्दिष्ट करने में मदद कर सकते हैं। वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण (एसएनए) के माध्यम से प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए एआई/एमएल का उपयोग करता है। 

एनएलपी का उपयोग वेबसाइटों पर पाठ को समझने के लिए किया जाता है, जबकि एसएनए का उपयोग मुख्य रूप से हाइपरलिंक के माध्यम से इन साइटों के बीच संबंधों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। ये तरीके सोशल मीडिया पर नफरत फैलाने वाले भाषण की पहचान करने और ऑनलाइन पोस्ट, टिप्पणियों और इंटरैक्शन के माध्यम से शैक्षणिक गुणवत्ता और सामुदायिक गठन का अध्ययन करने में मदद कर सकते हैं। विशेष रूप से, एनएलपी पाठ को अलग-अलग शब्दों में तोड़ सकता है और फिर उसके अनुसार उनका विश्लेषण कर सकता है। इसके अलावा, यह एल्गोरिदम किसी वेबसाइट की सामग्री के भीतर विशिष्ट कीवर्ड या वाक्यांशों की पहचान कर सकता है। एआई यह भी निर्धारित कर सकता है कि कुछ शब्दों का कितनी बार उपयोग किया जाता है और क्या उनका उपयोग सकारात्मक या नकारात्मक संदर्भ में किया जाता है।

विघटनकारी प्रभाव

कुछ विद्वानों का तर्क है कि क्योंकि वेब सामग्री तेजी से बढ़ रही है और अधिक असंगठित और अनियंत्रित होती जा रही है, इसलिए एक मानकीकृत तरीका होना चाहिए कि एल्गोरिदम इस सारी जानकारी को कैसे अनुक्रमित और समझ सके। जबकि कोडिंग के माध्यम से स्वचालित सामग्री विश्लेषण दशकों से मौजूद है, वे ज्यादातर पुराने प्रोटोकॉल का पालन करते हैं: बस शब्द आवृत्तियों की गणना करना और पाठ फ़ाइलों को संसाधित करना। संदेशों के पीछे के संदर्भ और मकसद को समझने के लिए एआई को प्रशिक्षित करके डीप लर्निंग और एनएलपी बहुत कुछ कर सकते हैं। वास्तव में, एनएलपी शब्द विश्लेषण और वर्गीकरण में इतना अच्छा हो गया है कि इसने आभासी लेखन सहायकों को जन्म दिया है जो यह नकल कर सकते हैं कि मनुष्य शब्दों और वाक्यों को कैसे व्यवस्थित करते हैं। दुर्भाग्य से, उसी सफलता का उपयोग अब प्रचार और गलत सूचना को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किए गए लेख और पोस्ट जैसी डीपफेक सामग्री लिखने के लिए किया जा रहा है।

फिर भी, वेब-स्तरीय सामग्री विश्लेषण नफरत और हिंसक भाषण को चिह्नित करने और सामाजिक नेटवर्क में बुरे अभिनेताओं की पहचान करने में अच्छा हो रहा है। सभी सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म कुछ सामग्री समीक्षा प्रणाली पर भरोसा करते हैं जो अवैध गतिविधियों या साइबरबुलिंग को बढ़ावा देने वालों को पहचान सकते हैं। सामग्री मॉडरेशन के अलावा, वेब-स्केल विश्लेषण एल्गोरिदम को मनी लॉन्ड्रिंग, कर चोरी और आतंकवादी वित्तपोषण जैसे वित्तीय अपराधों की पहचान करने में मदद करने के लिए प्रशिक्षण डेटा बना सकता है। कंसल्टेंसी फर्म एफटीआई के अनुसार, 2021 में, एआई ने वित्तीय अपराधों का विश्लेषण करने में लगने वाले समय को 20 सप्ताह (एक मानव विश्लेषक के बराबर) से घटाकर 2 सप्ताह कर दिया है। 

वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण के निहितार्थ

वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• एआई के शब्दों और उनके संस्कृति-आधारित अर्थों के व्यापक डेटाबेस के कारण भाषा अनुवाद प्रौद्योगिकियों में प्रगति हुई है।
• उपकरण जो भाषण और अन्य सामग्री प्रकारों में विविधता और पूर्वाग्रहों का पता लगा सकते हैं और उनका मूल्यांकन कर सकते हैं। यह सुविधा ऑप-एड और लेखों की प्रामाणिकता का आकलन करने में उपयोगी हो सकती है।
• बेहतर भावना विश्लेषण जो किसी पाठ में नकारात्मक या सकारात्मक कीवर्ड निर्दिष्ट करने से परे और उपयोगकर्ताओं के संपूर्ण ऑनलाइन व्यवहार में शामिल होता है।
• उन्नत संभावित साइबर हमले का पता लगाना क्योंकि प्रौद्योगिकी हैकर्स द्वारा उपयोग किए गए शब्दों और कोड की पहचान कर सकती है।
• लंबी अवधि में बड़ी सामग्री का बेहतर अनुक्रमण और संगठन, जो सरकार और अनुसंधान अभिलेखागार के लिए उपयोगी हो सकता है।

टिप्पणी करने के लिए प्रश्न

• सोशल मीडिया मॉडरेशन में वेब-स्केल सामग्री विश्लेषण के अन्य संभावित लाभ क्या हैं?
• अन्य उद्योगों में इस तकनीक के संभावित उपयोग के मामले क्या हैं?