Tīmekļa mēroga satura analīze: tiešsaistes satura izpratne

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Novembris 7, 2023

Ieskata kopsavilkums

Mašīnmācība un AI maina veidu, kā mēs analizējam milzīgu daudzumu tiešsaistes satura. Tīmekļa mēroga satura analīze, plašāka tradicionālās satura analīzes forma, izmanto tādas metodes kā dabiskās valodas apstrāde (NLP) un sociālo tīklu analīze (SNA), lai klasificētu un izprastu interneta datus. Tas ne tikai palīdz atzīmēt kaitīgu saturu, piemēram, naida runu, bet arī sniedz vērtīgu ieskatu finanšu noziegumos, ievērojami samazinot analīzes laiku. Tomēr tehnoloģija rada arī bažas par dziļi viltota satura un propagandas izplatību. Attīstoties tam ir plašākas sekas, tostarp uzlabota valodas tulkošana, novirzes noteikšana un uzlaboti kiberdrošības pasākumi.

Tīmekļa mēroga satura analīzes konteksts

Tīmekļa mēroga satura analīze ir lielāka satura analīzes versija. Šis process ietver lingvistisko elementu, īpaši strukturālo īpašību (piemēram, ziņojuma garuma, noteiktu teksta vai attēla komponentu sadalījuma) un semantisko tēmu vai nozīmes izpēti komunikācijā. Mērķis ir atklāt modeļus un tendences, kas var palīdzēt AI labāk klasificēt informāciju un piešķirt tai vērtību. Tīmekļa mēroga satura analīze izmanto AI/ML, lai automatizētu procesu, izmantojot dabiskās valodas apstrādi (NLP) un sociālo tīklu analīzi (SNA). 

NLP tiek izmantots, lai izprastu tekstu vietnēs, savukārt SNA tiek izmantots, lai noteiktu attiecības starp šīm vietnēm, galvenokārt izmantojot hipersaites. Šīs metodes var palīdzēt identificēt naida runu sociālajos medijos un pētīt akadēmisko kvalitāti un kopienas veidošanos, izmantojot tiešsaistes ziņas, komentārus un mijiedarbību. Jo īpaši NLP var sadalīt tekstu atsevišķos vārdos un pēc tam tos attiecīgi analizēt. Turklāt šis algoritms var identificēt konkrētus atslēgvārdus vai frāzes vietnes saturā. AI var arī noteikt, cik bieži daži vārdi tiek lietoti un vai tie tiek lietoti pozitīvā vai negatīvā kontekstā.

Traucējoša ietekme

Daži zinātnieki apgalvo, ka, tā kā tīmekļa saturs eksponenciāli palielinās un kļūst neorganizētāks un nekontrolētāks, ir jābūt standartizētai metodei, kā algoritmi var indeksēt un izprast visu šo informāciju. Lai gan automatizēta satura analīze, izmantojot kodēšanu, tiek veikta jau vairākus gadu desmitus, tā lielākoties tiek izmantota novecojušam protokolam: vienkārši uzskaita vārdu biežumu un apstrādā teksta failus. Padziļināta mācīšanās un NLP var paveikt daudz vairāk, apmācot AI, lai izprastu ziņojumu kontekstu un motīvus. Faktiski NLP ir tik labi apguvis vārdu analīzi un kategorizēšanu, ka ir radījuši virtuālus rakstīšanas palīgus, kas var atdarināt to, kā cilvēki kārto vārdus un teikumus. Diemžēl tas pats atklājums tagad tiek izmantots, lai rakstītu viltotu saturu, piemēram, rakstus un ziņas, kas paredzētas propagandas un dezinformācijas veicināšanai.

Tomēr tīmekļa mēroga satura analīze kļūst arvien veiksmīgāka, lai atzīmētu naida un vardarbīgu runu un identificētu sliktos dalībniekus sociālajos tīklos. Visas sociālo mediju platformas paļaujas uz kādu satura pārskatīšanas sistēmu, kas var precīzi noteikt tos, kuri veicina nelikumīgas darbības vai kiberhuligānismu. Papildus satura regulēšanai, tīmekļa mēroga analīze var izveidot apmācību datus, lai palīdzētu algoritmiem identificēt finanšu noziegumus, piemēram, naudas atmazgāšanu, izvairīšanos no nodokļu maksāšanas un teroristu finansēšanu. 2021. gadā AI samazināja laiku, kas nepieciešams finanšu noziegumu analīzei, no 20 nedēļām (atbilst vienam cilvēka analītiķim) līdz 2 nedēļām, liecina konsultāciju firma FTI. 

Tīmekļa mēroga satura analīzes sekas

Plašāka tīmekļa mēroga satura analīzes ietekme var ietvert: 

• Valodu tulkošanas tehnoloģiju sasniegumi AI plašās vārdu datu bāzes un to kultūras nozīmes dēļ.
• Rīki, kas var noteikt un novērtēt runas un cita veida satura dažādību un novirzes. Šī funkcija var būt noderīga, lai novērtētu opciju un rakstu autentiskumu.
• Uzlabota noskaņojuma analīze, kas pārsniedz negatīvu vai pozitīvu atslēgvārdu piešķiršanu tekstam un visu lietotāju uzvedību tiešsaistē.
• Uzlabota potenciālo kiberuzbrukumu noteikšana, jo tehnoloģija var identificēt vārdus un kodus, ko izmanto hakeri.
• Labāka indeksēšana un liela satura organizēšana ilgākā laika periodā, kas var būt noderīga valdības un pētniecības arhīviem.

Jautājumi komentēšanai

• Kādi ir citi iespējamie ieguvumi no tīmekļa mēroga satura analīzes sociālo mediju moderācijā?
• Kādi ir šīs tehnoloģijas iespējamie izmantošanas gadījumi citās nozarēs?