Análise de conteúdo em escala web: entendendo o conteúdo online

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  Previsão Quantumrun
• 7 de novembro de 2023

Resumo do insight

O aprendizado de máquina e a IA estão revolucionando a forma como analisamos grandes quantidades de conteúdo online. A análise de conteúdo em escala web, uma forma mais extensa de análise de conteúdo tradicional, emprega técnicas como processamento de linguagem natural (PNL) e análise de redes sociais (SNA) para categorizar e compreender os dados da Internet. Isto não só ajuda a sinalizar conteúdos nocivos, como discurso de ódio, mas também fornece informações valiosas sobre crimes financeiros, reduzindo significativamente o tempo de análise. No entanto, a tecnologia também levanta preocupações sobre a propagação de conteúdo e propaganda deepfake. À medida que evolui, tem implicações mais amplas, incluindo melhoria da tradução linguística, detecção de preconceitos e medidas reforçadas de segurança cibernética.

Contexto de análise de conteúdo em escala web

A análise de conteúdo em escala web é uma versão em maior escala da análise de conteúdo. Este processo compreende o estudo de elementos linguísticos, especialmente características estruturais (por exemplo, comprimento da mensagem, distribuição de determinados componentes de texto ou imagem) e temas semânticos ou significado nas comunicações. O objetivo é revelar padrões e tendências que possam ajudar a IA a categorizar melhor as informações e atribuir valor a elas. A análise de conteúdo em escala web usa IA/ML para automatizar o processo por meio de processamento de linguagem natural (PNL) e análise de redes sociais (SNA). 

A PNL é usada para entender o texto em sites, enquanto o SNA é utilizado para determinar as relações entre esses sites principalmente por meio de hiperlinks. Estes métodos podem ajudar a identificar o discurso de ódio nas redes sociais e a estudar a qualidade académica e a formação de comunidades através de publicações, comentários e interações online. Em particular, a PNL pode dividir o texto em palavras individuais e depois analisá-las de acordo. Além disso, esse algoritmo pode identificar palavras-chave ou frases específicas no conteúdo de um site. A IA também pode determinar com que frequência certas palavras são usadas e se são usadas em um contexto positivo ou negativo.

Impacto disruptivo

Alguns estudiosos argumentam que, como o conteúdo da web está aumentando exponencialmente e se tornando mais desorganizado e descontrolado, deve haver um método padronizado de como os algoritmos podem indexar e dar sentido a toda essa informação. Embora as análises automatizadas de conteúdo por meio de codificação já existam há décadas, elas seguem principalmente um protocolo desatualizado: simplesmente contar frequências de palavras e processar arquivos de texto. O aprendizado profundo e a PNL podem fazer muito mais treinando a IA para compreender o contexto e o motivo por trás das mensagens. Na verdade, a PNL tornou-se tão boa na análise e categorização de palavras que criou assistentes de escrita virtuais que podem imitar como os humanos organizam palavras e frases. Infelizmente, a mesma inovação está agora a ser usada para escrever conteúdos deepfake, como artigos e publicações destinadas a promover propaganda e desinformação.

No entanto, a análise de conteúdo em escala web está se tornando boa na sinalização de ódio e discurso violento e na identificação de maus atores nas redes sociais. Todas as plataformas de redes sociais contam com algum sistema de revisão de conteúdo que pode identificar aqueles que promovem atividades ilegais ou cyberbullying. Além da moderação de conteúdo, a análise em escala web pode criar dados de treinamento para ajudar os algoritmos a identificar crimes financeiros, como lavagem de dinheiro, evasão fiscal e financiamento do terrorismo. Em 2021, a IA reduziu o tempo necessário para analisar crimes financeiros de 20 semanas (equivalente a um analista humano) para 2 semanas, segundo a consultora FTI. 

Implicações da análise de conteúdo em escala web

Implicações mais amplas da análise de conteúdo em escala web podem incluir: 

• Avanços nas tecnologias de tradução de idiomas devido ao extenso banco de dados de palavras da IA ​​e seu significado baseado na cultura.
• Ferramentas que podem detectar e avaliar diversidade e preconceitos na fala e em outros tipos de conteúdo. Este recurso pode ser útil para avaliar a autenticidade de artigos de opinião e artigos.
• Análise de sentimento aprimorada que vai além da atribuição de palavras-chave negativas ou positivas a um texto e abrange todo o comportamento online dos usuários.
• Detecção aprimorada de possíveis ataques cibernéticos, pois a tecnologia pode identificar palavras e códigos usados ​​por hackers.
• Melhor indexação e organização de grandes conteúdos durante um longo período, o que pode ser útil para arquivos governamentais e de pesquisa.

Perguntas para comentar

• Quais são os outros benefícios potenciais da análise de conteúdo em escala web na moderação de mídias sociais?
• Quais são os possíveis casos de uso desta tecnologia em outras indústrias?