ویب پیمانے پر مواد کا تجزیہ: آن لائن مواد کو سمجھنا

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• نومبر 7، 2023

بصیرت کا خلاصہ

مشین لرننگ اور AI ہمارے آن لائن مواد کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرنے کے طریقے میں انقلاب برپا کر رہے ہیں۔ ویب پیمانے پر مواد کا تجزیہ، روایتی مواد کے تجزیہ کی ایک زیادہ وسیع شکل، انٹرنیٹ ڈیٹا کی درجہ بندی اور سمجھنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) اور سوشل نیٹ ورک تجزیہ (SNA) جیسی تکنیکوں کو استعمال کرتا ہے۔ یہ نہ صرف نفرت انگیز تقریر جیسے نقصان دہ مواد کو جھنڈا لگانے میں مدد کرتا ہے بلکہ مالی جرائم کے بارے میں قیمتی بصیرت بھی فراہم کرتا ہے، جس سے تجزیہ کا وقت نمایاں طور پر کم ہوتا ہے۔ تاہم، ٹیکنالوجی ڈیپ فیک مواد اور پروپیگنڈے کے پھیلاؤ کے بارے میں بھی خدشات پیدا کرتی ہے۔ جیسے جیسے یہ تیار ہوتا ہے، اس کے وسیع تر مضمرات ہوتے ہیں، جن میں زبان کا بہتر ترجمہ، تعصب کا پتہ لگانا، اور سائبر سیکیورٹی کے بہتر اقدامات شامل ہیں۔

ویب پیمانے پر مواد کے تجزیہ کا سیاق و سباق

ویب پیمانے پر مواد کا تجزیہ مواد کے تجزیہ کا ایک بڑے پیمانے پر ورژن ہے۔ اس عمل میں لسانی عناصر کا مطالعہ کرنا شامل ہے، خاص طور پر ساختی خصوصیات (مثلاً، پیغام کی لمبائی، مخصوص متن یا تصویری اجزاء کی تقسیم) اور سیمنٹک تھیمز یا مواصلات میں معنی۔ مقصد ان نمونوں اور رجحانات کو ظاہر کرنا ہے جو AI کو معلومات کی بہتر درجہ بندی کرنے اور اس کی قدر تفویض کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ ویب پیمانے پر مواد کا تجزیہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) اور سوشل نیٹ ورک تجزیہ (SNA) کے ذریعے عمل کو خودکار بنانے کے لیے AI/ML کا استعمال کرتا ہے۔ 

NLP کا استعمال ویب سائٹس پر متن کو سمجھنے کے لیے کیا جاتا ہے، جبکہ SNA کا استعمال بنیادی طور پر ہائپر لنکس کے ذریعے ان سائٹس کے درمیان تعلقات کا تعین کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ طریقے سوشل میڈیا پر نفرت انگیز تقریر کی نشاندہی کرنے اور آن لائن پوسٹس، تبصروں اور تعاملات کے ذریعے تعلیمی معیار اور کمیونٹی کی تشکیل کا مطالعہ کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ خاص طور پر، NLP متن کو انفرادی الفاظ میں توڑ سکتا ہے اور پھر اس کے مطابق ان کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ الگورتھم کسی ویب سائٹ کے مواد کے اندر مخصوص مطلوبہ الفاظ یا جملے کی شناخت کر سکتا ہے۔ AI یہ بھی تعین کر سکتا ہے کہ بعض الفاظ کتنی بار استعمال ہوتے ہیں اور آیا وہ مثبت یا منفی تناظر میں استعمال ہوتے ہیں۔

خلل ڈالنے والا اثر

کچھ اسکالرز کا کہنا ہے کہ چونکہ ویب مواد تیزی سے بڑھ رہا ہے اور زیادہ غیر منظم اور بے قابو ہوتا جا رہا ہے، اس لیے ایک معیاری طریقہ ہونا چاہیے کہ کس طرح الگورتھم ان تمام معلومات کو انڈیکس کر سکتے ہیں اور اس کا احساس کر سکتے ہیں۔ اگرچہ کوڈنگ کے ذریعے خودکار مواد کے تجزیے کئی دہائیوں سے جاری ہیں، وہ زیادہ تر ایک پرانے پروٹوکول کی پیروی کرتے ہیں: محض الفاظ کی تعدد کو گننا اور ٹیکسٹ فائلوں پر کارروائی کرنا۔ گہری تعلیم اور NLP پیغامات کے پیچھے سیاق و سباق اور مقصد کو سمجھنے کے لیے AI کو تربیت دے کر بہت کچھ کر سکتے ہیں۔ درحقیقت، این ایل پی نے الفاظ کے تجزیہ اور درجہ بندی میں اتنا اچھا حاصل کیا ہے کہ اس نے ورچوئل رائٹنگ اسسٹنٹس کو جنم دیا ہے جو اس بات کی نقل کر سکتے ہیں کہ انسان الفاظ اور جملوں کو کس طرح ترتیب دیتے ہیں۔ بدقسمتی سے، اسی پیش رفت کو اب پروپیگنڈے اور غلط معلومات کو فروغ دینے کے لیے بنائے گئے مضامین اور پوسٹس جیسے گہرے جعلی مواد کو لکھنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔

بہر حال، ویب پیمانے پر مواد کا تجزیہ نفرت اور پرتشدد تقریر کو جھنڈا لگانے اور سوشل نیٹ ورکس میں برے اداکاروں کی نشاندہی کرنے میں اچھا ہو رہا ہے۔ تمام سوشل میڈیا پلیٹ فارم مواد کے جائزے کے کچھ نظام پر انحصار کرتے ہیں جو ان لوگوں کی نشاندہی کر سکتا ہے جو غیر قانونی سرگرمیوں یا سائبر دھونس کو فروغ دیتے ہیں۔ مواد میں اعتدال کے علاوہ، ویب پیمانے پر تجزیہ الگورتھم کو مالی جرائم، جیسے منی لانڈرنگ، ٹیکس چوری، اور دہشت گردوں کی مالی معاونت کی نشاندہی کرنے میں مدد کرنے کے لیے تربیتی ڈیٹا بنا سکتا ہے۔ کنسلٹنسی فرم FTI کے مطابق، 2021 میں، AI نے مالی جرائم کا تجزیہ کرنے میں لگنے والے وقت کو 20 ہفتوں (ایک انسانی تجزیہ کار کے برابر) سے کم کر کے 2 ہفتے کر دیا۔ 

ویب پیمانے پر مواد کے تجزیہ کے مضمرات

ویب پیمانے پر مواد کے تجزیے کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں: 

• AI کے الفاظ کے وسیع ڈیٹا بیس اور ان کے ثقافت پر مبنی معنی کی وجہ سے زبان کے ترجمے کی ٹیکنالوجیز میں ترقی۔
• ایسے ٹولز جو تقریر اور دیگر مواد کی اقسام میں تنوع اور تعصبات کا پتہ لگاسکتے ہیں اور ان کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔ یہ فیچر آپشن ایڈز اور مضامین کی صداقت کا اندازہ لگانے میں کارآمد ثابت ہو سکتا ہے۔
• بہتر جذباتی تجزیہ جو کسی متن میں منفی یا مثبت کلیدی الفاظ کو تفویض کرنے اور صارفین کے آن لائن رویے میں شامل ہونے سے آگے ہے۔
• سائبر حملے کی ممکنہ کھوج کو بہتر بنایا گیا ہے کیونکہ یہ ٹیکنالوجی ہیکرز کے استعمال کردہ الفاظ اور کوڈز کی شناخت کر سکتی ہے۔
• طویل عرصے میں بڑے مواد کی بہتر اشاریہ سازی اور تنظیم، جو حکومت اور تحقیقی آرکائیوز کے لیے مفید ہو سکتی ہے۔

تبصرہ کرنے کے لیے سوالات

• سوشل میڈیا اعتدال میں ویب پیمانے پر مواد کے تجزیہ کے دیگر ممکنہ فوائد کیا ہیں؟
• دوسری صنعتوں میں اس ٹیکنالوجی کے ممکنہ استعمال کے معاملات کیا ہیں؟