Interneto masto turinio analizė: internetinio turinio supratimas

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Lapkritis 7, 2023

Įžvalgos santrauka

Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas iš esmės keičia tai, kaip analizuojame daugybę internetinio turinio. Interneto masto turinio analizė, platesnė tradicinės turinio analizės forma, naudoja tokius metodus kaip natūralios kalbos apdorojimas (NLP) ir socialinio tinklo analizė (SNA), kad būtų galima suskirstyti ir suprasti interneto duomenis. Tai ne tik padeda pažymėti žalingą turinį, pvz., neapykantą kurstančią kalbą, bet ir suteikia vertingų įžvalgų apie finansinius nusikaltimus ir žymiai sumažina analizės laiką. Tačiau ši technologija taip pat kelia susirūpinimą dėl padirbto turinio ir propagandos plitimo. Vystantis, jis turi platesnių pasekmių, įskaitant patobulintą kalbos vertimą, šališkumo aptikimą ir patobulintas kibernetinio saugumo priemones.

Interneto masto turinio analizės kontekstas

Interneto masto turinio analizė yra didesnės apimties turinio analizės versija. Šis procesas apima kalbinių elementų, ypač struktūrinių charakteristikų (pvz., pranešimo ilgio, tam tikrų teksto ar vaizdo komponentų pasiskirstymo) ir semantinių temų ar komunikacijos prasmės, tyrimą. Tikslas yra atskleisti modelius ir tendencijas, kurios gali padėti AI geriau suskirstyti informaciją į kategorijas ir priskirti jai vertę. Žiniatinklio masto turinio analizė naudoja AI/ML procesui automatizuoti naudojant natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir socialinio tinklo analizę (SNA). 

NLP naudojamas svetainėse esančiam tekstui suprasti, o SNA naudojamas ryšiams tarp šių svetainių nustatyti daugiausia naudojant hipersaitus. Šie metodai gali padėti atpažinti neapykantą kurstančią kalbą socialinėje žiniasklaidoje ir tirti akademinę kokybę bei bendruomenės formavimąsi per internetinius įrašus, komentarus ir bendravimą. Visų pirma, NLP gali suskaidyti tekstą į atskirus žodžius ir atitinkamai juos analizuoti. Be to, šis algoritmas gali nustatyti konkrečius raktinius žodžius ar frazes svetainės turinyje. AI taip pat gali nustatyti, kaip dažnai vartojami tam tikri žodžiai ir ar jie vartojami teigiamame ar neigiamame kontekste.

Trikdantis poveikis

Kai kurie mokslininkai teigia, kad žiniatinklio turinys eksponentiškai didėja ir tampa vis labiau neorganizuotas ir nekontroliuojamas, todėl turi būti standartizuotas metodas, kaip algoritmai gali indeksuoti ir suprasti visą šią informaciją. Nors automatizuotos turinio analizės naudojant kodavimą buvo vykdomos dešimtmečius, jos dažniausiai vadovaujasi pasenusiu protokolu: tiesiog skaičiuojami žodžių dažniai ir apdorojami tekstiniai failai. Gilus mokymasis ir NLP gali padaryti daug daugiau, mokydami dirbtinį intelektą suprasti pranešimų kontekstą ir motyvus. Tiesą sakant, NLP taip puikiai pasisekė analizuoti žodžius ir skirstyti į kategorijas, kad sukūrė virtualius rašymo pagalbininkus, galinčius imituoti, kaip žmonės tvarko žodžius ir sakinius. Deja, tas pats proveržis dabar naudojamas kuriant netikrą turinį, pvz., straipsnius ir įrašus, skirtus propagandos ir dezinformacijos propagavimui.

Nepaisant to, žiniatinklio masto turinio analizė darosi vis geresnė, nes galima pažymėti neapykantą ir smurtą bei nustatyti blogus veikėjus socialiniuose tinkluose. Visos socialinės žiniasklaidos platformos remiasi tam tikra turinio peržiūros sistema, kuri gali tiksliai nustatyti tuos, kurie skatina nelegalią veiklą ar patyčias internete. Be turinio moderavimo, žiniatinklio masto analizė gali sukurti mokymo duomenis, padedančius algoritmams nustatyti finansinius nusikaltimus, tokius kaip pinigų plovimas, mokesčių slėpimas ir teroristų finansavimas. Konsultacijų įmonės FTI duomenimis, 2021 m. dirbtinis intelektas finansinių nusikaltimų analizės laiką sutrumpino nuo 20 savaičių (atitinka vieno žmogaus analitiko) iki 2 savaičių. 

Interneto masto turinio analizės pasekmės

Platesnės žiniatinklio masto turinio analizės pasekmės gali apimti: 

• Kalbų vertimo technologijų pažanga dėl didelės AI žodžių duomenų bazės ir jų kultūrinės reikšmės.
• Įrankiai, galintys aptikti ir įvertinti kalbos ir kitų tipų turinio įvairovę ir šališkumą. Ši funkcija gali būti naudinga vertinant operacijų ir straipsnių autentiškumą.
• Patobulinta nuotaikų analizė, apimanti ne tik neigiamų ar teigiamų raktinių žodžių priskyrimą tekstui, bet ir visą vartotojų elgesį internete.
• Patobulintas galimų kibernetinių atakų aptikimas, nes technologija gali atpažinti įsilaužėlių naudojamus žodžius ir kodus.
• Geresnis didelio turinio indeksavimas ir organizavimas per ilgą laikotarpį, o tai gali būti naudinga vyriausybės ir tyrimų archyvams.

Klausimai komentuoti

• Kokie yra kiti galimi žiniatinklio masto turinio analizės socialinių tinklų moderavimo pranašumai?
• Kokie galimi šios technologijos panaudojimo atvejai kitose pramonės šakose?