Innholdsanalyse i nettskala: Å gi mening om innhold på nett

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• November 7, 2023

Oppsummering av innsikt

Maskinlæring og AI revolusjonerer måten vi analyserer store mengder nettinnhold på. Nettskala innholdsanalyse, en mer omfattende form for tradisjonell innholdsanalyse, bruker teknikker som naturlig språkbehandling (NLP) og sosial nettverksanalyse (SNA) for å kategorisere og forstå internettdata. Dette hjelper ikke bare med å flagge skadelig innhold som hatytringer, men gir også verdifull innsikt i økonomisk kriminalitet, noe som reduserer analysetiden betraktelig. Teknologien vekker imidlertid også bekymring for spredningen av dypt falskt innhold og propaganda. Etter hvert som det utvikler seg, har det bredere implikasjoner, inkludert forbedret språkoversettelse, skjevhetsdeteksjon og forbedrede nettsikkerhetstiltak.

Nettskala innholdsanalysekontekst

Web-skala innholdsanalyse er en større skala versjon av innholdsanalyse. Denne prosessen omfatter å studere språklige elementer, spesielt strukturelle egenskaper (f.eks. meldingslengde, distribusjon av bestemte tekst- eller bildekomponenter) og semantiske temaer eller betydning i kommunikasjon. Målet er å avsløre mønstre og trender som kan hjelpe AI bedre å kategorisere informasjonen og tildele den verdi. Nettskala innholdsanalyse bruker AI/ML for å automatisere prosessen gjennom naturlig språkbehandling (NLP) og sosial nettverksanalyse (SNA). 

NLP brukes til å forstå teksten på nettsteder, mens SNA brukes til å bestemme relasjonene mellom disse sidene hovedsakelig gjennom hyperlenker. Disse metodene kan bidra til å identifisere hatytringer på sosiale medier og studere akademisk kvalitet og fellesskapsdannelse gjennom nettinnlegg, kommentarer og interaksjoner. Spesielt kan NLP bryte ned teksten i enkeltord og deretter analysere dem deretter. I tillegg kan denne algoritmen identifisere spesifikke søkeord eller fraser i innholdet på et nettsted. AI kan også bestemme hvor ofte enkelte ord brukes og om de brukes i en positiv eller negativ kontekst.

Forstyrrende påvirkning

Noen forskere hevder at fordi nettinnhold øker eksponentielt og blir mer uorganisert og ukontrollert, må det finnes en standardisert metode for hvordan algoritmer kan indeksere og gi mening med all denne informasjonen. Mens automatiserte innholdsanalyser gjennom koding har eksistert i flere tiår, følger de stort sett en utdatert protokoll: ganske enkelt telle ordfrekvenser og behandle tekstfiler. Dyplæring og NLP kan gjøre så mye mer ved å trene AI for å forstå konteksten og motivet bak meldinger. Faktisk har NLP blitt så god på ordanalyse og kategorisering at det har født virtuelle skriveassistenter som kan etterligne hvordan mennesker organiserer ord og setninger. Dessverre blir det samme gjennombruddet nå brukt til å skrive dypt falskt innhold som artikler og innlegg designet for å fremme propaganda og feilinformasjon.

Ikke desto mindre blir innholdsanalyse i nettskala flinke til å flagge hat og voldelig ytring, og identifisere dårlige aktører i sosiale nettverk. Alle sosiale medieplattformer er avhengige av et innholdsgjennomgangssystem som kan identifisere de som fremmer ulovlige aktiviteter eller nettmobbing. Bortsett fra innholdsmoderering, kan nettskalaanalyse lage treningsdata for å hjelpe algoritmer med å identifisere økonomiske forbrytelser, som hvitvasking av penger, skatteunndragelse og terrorfinansiering. I 2021 reduserte AI tiden det tar å analysere økonomisk kriminalitet fra 20 uker (tilsvarer én menneskelig analytiker) til 2 uker, ifølge konsulentfirmaet FTI. 

Implikasjoner av nettskala innholdsanalyse

Større implikasjoner av innholdsanalyse på nett kan omfatte: 

• Fremskritt innen språkoversettelsesteknologier på grunn av AIs omfattende database med ord og deres kulturbaserte betydning.
• Verktøy som kan oppdage og evaluere mangfold og skjevheter i tale og andre innholdstyper. Denne funksjonen kan være nyttig for å vurdere ektheten til tekster og artikler.
• Forbedret sentimentanalyse som går utover å tildele negative eller positive søkeord til en tekst og inn i brukernes hele atferd på nettet.
• Forbedret potensiell cyberangrepsdeteksjon ettersom teknologien kan identifisere ord og koder som brukes av hackere.
• Bedre indeksering og organisering av stort innhold over lang tid, noe som kan være nyttig for myndighets- og forskningsarkiver.

Spørsmål å kommentere

• Hva er de andre potensielle fordelene med innholdsanalyse på nett i sosiale medier-moderering?
• Hva er mulige brukstilfeller av denne teknologien i andre bransjer?