ვებ მასშტაბის კონტენტის ანალიზი: ონლაინ შინაარსის გაგება

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• ნოემბერი 7, 2023

Insight რეზიუმე

მანქანათმცოდნეობა და ხელოვნური ინტელექტი ახდენს რევოლუციას, თუ როგორ ვაანალიზებთ ონლაინ კონტენტის დიდ რაოდენობას. ვებ-მასშტაბის კონტენტის ანალიზი, ტრადიციული კონტენტის ანალიზის უფრო ფართო ფორმა, იყენებს ტექნიკებს, როგორიცაა ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) და სოციალური ქსელის ანალიზი (SNA) ინტერნეტ მონაცემების კატეგორიზაციისა და გაგებისთვის. ეს არა მხოლოდ ხელს უწყობს მავნე კონტენტის მონიშვნას, როგორიცაა სიძულვილის ენა, არამედ იძლევა მნიშვნელოვან ინფორმაციას ფინანსური დანაშაულების შესახებ, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს ანალიზის დროს. თუმცა, ტექნოლოგია ასევე აჩენს შეშფოთებას ღრმა კონტენტისა და პროპაგანდის გავრცელების შესახებ. როგორც ის ვითარდება, მას უფრო ფართო გავლენა აქვს, მათ შორის გაუმჯობესებული ენობრივი თარგმანი, მიკერძოების გამოვლენა და კიბერუსაფრთხოების გაძლიერებული ზომები.

ვებ მასშტაბის კონტენტის ანალიზის კონტექსტი

ვებ მასშტაბის კონტენტის ანალიზი არის კონტენტ ანალიზის უფრო ფართომასშტაბიანი ვერსია. ეს პროცესი მოიცავს ენობრივი ელემენტების, განსაკუთრებით სტრუქტურული მახასიათებლების შესწავლას (მაგ., შეტყობინების სიგრძე, კონკრეტული ტექსტის ან სურათის კომპონენტების განაწილება) და სემანტიკური თემების ან მნიშვნელობის კომუნიკაციაში. მიზანია გამოავლინოს შაბლონები და ტენდენციები, რომლებიც დაეხმარება ხელოვნურ ინტელექტს უკეთ მოახდინოს ინფორმაციის კატეგორიზაცია და მისთვის მნიშვნელობის მინიჭება. ვებ მასშტაბის კონტენტის ანალიზი იყენებს AI/ML პროცესის ავტომატიზაციისთვის ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) და სოციალური ქსელის ანალიზის (SNA) მეშვეობით. 

NLP გამოიყენება ვებსაიტებზე ტექსტის გასაგებად, ხოლო SNA გამოიყენება ამ საიტებს შორის ურთიერთობების დასადგენად ძირითადად ჰიპერბმულების საშუალებით. ეს მეთოდები დაგეხმარებათ სოციალურ მედიაში სიძულვილის ენის იდენტიფიცირებაში და აკადემიური ხარისხისა და საზოგადოების ფორმირების შესწავლაში ონლაინ პოსტების, კომენტარებისა და ინტერაქციის საშუალებით. კერძოდ, NLP-ს შეუძლია ტექსტი ცალკეულ სიტყვებად დაშალოს და შემდეგ გააანალიზოს ისინი. გარდა ამისა, ამ ალგორითმს შეუძლია განსაზღვროს კონკრეტული საკვანძო სიტყვები ან ფრაზები ვებსაიტის კონტენტში. AI-ს ასევე შეუძლია განსაზღვროს, რამდენად ხშირად გამოიყენება გარკვეული სიტყვები და გამოიყენება თუ არა ისინი პოზიტიურ თუ უარყოფით კონტექსტში.

დამრღვევი გავლენა

ზოგიერთი მეცნიერი ამტკიცებს, რომ იმის გამო, რომ ვებ კონტენტი ექსპონენტურად იზრდება და ხდება უფრო არაორგანიზებული და უკონტროლო, უნდა არსებობდეს სტანდარტიზებული მეთოდი, თუ როგორ შეუძლიათ ალგორითმებს ინდექსირება და გაგება ამ ინფორმაციის შესახებ. მიუხედავად იმისა, რომ ავტომატური შინაარსის ანალიზი კოდირების საშუალებით არსებობს ათწლეულების განმავლობაში, ისინი ძირითადად მოძველებულ პროტოკოლს მიჰყვებიან: უბრალოდ ითვლიან სიტყვების სიხშირეებს და ამუშავებენ ტექსტურ ფაილებს. ღრმა სწავლებასა და NLP-ს შეუძლია ბევრად მეტი გააკეთოს ხელოვნური ინტელექტის მომზადებით, რათა გაიგოს შეტყობინებების მიღმა არსებული კონტექსტი და მოტივი. ფაქტობრივად, NLP იმდენად კარგი გახდა სიტყვების ანალიზსა და კატეგორიზაციაში, რომ მან შექმნა ვირტუალური წერის ასისტენტები, რომლებსაც შეუძლიათ მიბაძონ, თუ როგორ აწყობენ ადამიანები სიტყვებსა და წინადადებებს. სამწუხაროდ, იგივე გარღვევა ახლა გამოიყენება ღრმა ყალბი შინაარსის დასაწერად, როგორიცაა სტატიები და პოსტები, რომლებიც შექმნილია პროპაგანდისა და დეზინფორმაციის გასაძლიერებლად.

მიუხედავად ამისა, ვებ-მასშტაბის კონტენტის ანალიზი კარგად ახერხებს სიძულვილის და ძალადობრივი მეტყველების მონიშვნას და სოციალურ ქსელებში ცუდი მსახიობების იდენტიფიცირებას. ყველა სოციალური მედიის პლატფორმა ეყრდნობა შინაარსის მიმოხილვის გარკვეულ სისტემას, რომელსაც შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს ისინი, ვინც ხელს უწყობს უკანონო ქმედებებს ან კიბერბულინგის. გარდა შინაარსის მოდერაციისა, ვებ მასშტაბის ანალიზს შეუძლია შექმნას სასწავლო მონაცემები, რათა დაეხმაროს ალგორითმებს ფინანსური დანაშაულების იდენტიფიცირებაში, როგორიცაა ფულის გათეთრება, გადასახადებისგან თავის არიდება და ტერორისტული დაფინანსება. 2021 წელს AI-მ შეამცირა ფინანსური დანაშაულების ანალიზისთვის საჭირო დრო 20 კვირიდან (ერთი ადამიანის ანალიტიკოსის ექვივალენტი) 2 კვირამდე, საკონსულტაციო ფირმა FTI-ის თანახმად. 

ვებ მასშტაბის კონტენტის ანალიზის შედეგები

ვებ მასშტაბის კონტენტის ანალიზის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• ენების მთარგმნელობითი ტექნოლოგიების წინსვლა AI-ის სიტყვების ვრცელი მონაცემთა ბაზისა და მათი კულტურაზე დაფუძნებული მნიშვნელობის გამო.
• ინსტრუმენტები, რომლებსაც შეუძლიათ გამოავლინონ და შეაფასონ მრავალფეროვნება და მიკერძოება მეტყველებაში და სხვა კონტენტის ტიპებში. ეს ფუნქცია შეიძლება სასარგებლო იყოს სტატიების და სტატიების ავთენტურობის შესაფასებლად.
• გაუმჯობესებული განწყობის ანალიზი, რომელიც სცილდება ტექსტზე უარყოფითი ან დადებითი საკვანძო სიტყვების მინიჭებას და მომხმარებელთა მთელ ქცევას ონლაინ რეჟიმში.
• გაძლიერებული პოტენციური კიბერშეტევის გამოვლენა, რადგან ტექნოლოგიას შეუძლია ჰაკერების მიერ გამოყენებული სიტყვებისა და კოდების იდენტიფიცირება.
• დიდი კონტენტის უკეთესი ინდექსირება და ორგანიზება ხანგრძლივი პერიოდის განმავლობაში, რაც შეიძლება სასარგებლო იყოს მთავრობისა და კვლევის არქივებისთვის.

კითხვები კომენტარისთვის

• რა სხვა პოტენციური სარგებელი მოაქვს ვებ-მასშტაბიანი კონტენტის ანალიზის სოციალური მედიის მოდერაციაში?
• რა არის ამ ტექნოლოგიის გამოყენების შესაძლო შემთხვევები სხვა ინდუსტრიებში?