Analisis kandungan skala web: Memahami kandungan dalam talian

• Pengarang
• Nama pengarang

  Quantumrun Foresight
• November 7, 2023

Ringkasan cerapan

Pembelajaran mesin dan AI sedang merevolusikan cara kami menganalisis sejumlah besar kandungan dalam talian. Analisis kandungan skala web, bentuk analisis kandungan tradisional yang lebih meluas, menggunakan teknik seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan analisis rangkaian sosial (SNA) untuk mengkategorikan dan memahami data internet. Ini bukan sahaja membantu dalam membenderakan kandungan berbahaya seperti ucapan benci tetapi juga memberikan cerapan berharga tentang jenayah kewangan, mengurangkan masa analisis dengan ketara. Walau bagaimanapun, teknologi itu juga menimbulkan kebimbangan mengenai penyebaran kandungan dan propaganda palsu. Apabila ia berkembang, ia mempunyai implikasi yang lebih luas, termasuk terjemahan bahasa yang dipertingkatkan, pengesanan berat sebelah dan langkah keselamatan siber yang dipertingkatkan.

Konteks analisis kandungan skala web

Analisis kandungan skala web ialah versi analisis kandungan skala yang lebih besar. Proses ini merangkumi kajian elemen linguistik, terutamanya ciri-ciri struktur (cth, panjang mesej, pengedaran komponen teks atau imej tertentu) dan tema atau makna semantik dalam komunikasi. Matlamatnya adalah untuk mendedahkan corak dan arah aliran yang boleh membantu AI mengkategorikan maklumat dengan lebih baik dan memberikan nilai kepadanya. Analisis kandungan skala web menggunakan AI/ML untuk mengautomasikan proses melalui pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan analisis rangkaian sosial (SNA). 

NLP digunakan untuk memahami teks di laman web, manakala SNA digunakan untuk menentukan hubungan antara tapak ini terutamanya melalui hiperpautan. Kaedah ini boleh membantu mengenal pasti ucapan benci di media sosial dan mengkaji kualiti akademik dan pembentukan komuniti melalui siaran, ulasan dan interaksi dalam talian. Khususnya, NLP boleh memecahkan teks kepada perkataan individu dan kemudian menganalisisnya dengan sewajarnya. Selain itu, algoritma ini boleh mengenal pasti kata kunci atau frasa tertentu dalam kandungan tapak web. AI juga boleh menentukan kekerapan perkataan tertentu digunakan dan sama ada ia digunakan dalam konteks positif atau negatif.

Kesan yang mengganggu

Sesetengah sarjana berpendapat bahawa kerana kandungan web meningkat secara eksponen dan menjadi lebih tidak teratur dan tidak terkawal, perlu ada kaedah piawai bagaimana algoritma boleh mengindeks dan memahami semua maklumat ini. Walaupun analisis kandungan automatik melalui pengekodan telah wujud selama beberapa dekad, kebanyakannya mengikut protokol yang sudah lapuk: hanya mengira kekerapan perkataan dan memproses fail teks. Pembelajaran mendalam dan NLP boleh melakukan lebih banyak lagi dengan melatih AI untuk memahami konteks dan motif di sebalik mesej. Malah, NLP telah menjadi sangat baik dalam analisis dan pengkategorian perkataan sehingga melahirkan pembantu penulisan maya yang boleh meniru cara manusia menyusun perkataan dan ayat. Malangnya, kejayaan yang sama kini digunakan untuk menulis kandungan palsu seperti artikel dan siaran yang direka untuk mempromosikan propaganda dan maklumat salah.

Namun begitu, analisis kandungan berskala web semakin mahir dalam membenderakan kebencian dan ucapan ganas serta mengenal pasti pelakon jahat dalam rangkaian sosial. Semua platform media sosial bergantung pada beberapa sistem semakan kandungan yang boleh menentukan mereka yang mempromosikan aktiviti haram atau buli siber. Selain daripada penyederhanaan kandungan, analisis skala web boleh mencipta data latihan untuk membantu algoritma mengenal pasti jenayah kewangan, seperti pengubahan wang haram, pengelakan cukai dan pembiayaan pengganas. Pada 2021, AI mengurangkan masa yang diperlukan untuk menganalisis jenayah kewangan daripada 20 minggu (bersamaan dengan seorang penganalisis manusia) kepada 2 minggu, menurut firma perunding FTI. 

Implikasi analisis kandungan skala web

Implikasi yang lebih luas daripada analisis kandungan skala web mungkin termasuk: 

• Kemajuan dalam teknologi terjemahan bahasa kerana pangkalan data perkataan AI yang luas dan makna berasaskan budayanya.
• Alat yang boleh mengesan dan menilai kepelbagaian dan berat sebelah dalam pertuturan dan jenis kandungan lain. Ciri ini boleh berguna dalam menilai ketulenan op-ed dan artikel.
• Analisis sentimen dipertingkatkan yang melangkaui memberikan kata kunci negatif atau positif kepada teks dan ke dalam keseluruhan tingkah laku pengguna dalam talian.
• Potensi pengesanan serangan siber dipertingkat kerana teknologi boleh mengenal pasti perkataan dan kod yang digunakan oleh penggodam.
• Pengindeksan dan penyusunan kandungan besar yang lebih baik dalam tempoh yang panjang, yang boleh berguna untuk arkib kerajaan dan penyelidikan.

Soalan untuk diulas

• Apakah faedah berpotensi lain analisis kandungan skala web dalam penyederhanaan media sosial?
• Apakah kemungkinan kes penggunaan teknologi ini dalam industri lain?