Phân tích nội dung trên quy mô web: Hiểu nội dung trực tuyến

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• Tháng Mười Một 7, 2023

Tóm tắt thông tin chi tiết

Học máy và AI đang cách mạng hóa cách chúng ta phân tích lượng lớn nội dung trực tuyến. Phân tích nội dung ở quy mô web, một hình thức phân tích nội dung truyền thống sâu rộng hơn, sử dụng các kỹ thuật như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích mạng xã hội (SNA) để phân loại và hiểu dữ liệu internet. Điều này không chỉ giúp gắn cờ nội dung có hại như lời nói căm thù mà còn cung cấp những hiểu biết có giá trị về tội phạm tài chính, giảm đáng kể thời gian phân tích. Tuy nhiên, công nghệ này cũng làm dấy lên lo ngại về sự lan truyền của nội dung và tuyên truyền deepfake. Khi phát triển, nó có ý nghĩa rộng hơn, bao gồm cải thiện khả năng dịch ngôn ngữ, phát hiện sai lệch và các biện pháp an ninh mạng nâng cao.

Bối cảnh phân tích nội dung quy mô web

Phân tích nội dung ở quy mô web là phiên bản phân tích nội dung ở quy mô lớn hơn. Quá trình này bao gồm việc nghiên cứu các yếu tố ngôn ngữ, đặc biệt là các đặc điểm cấu trúc (ví dụ: độ dài tin nhắn, sự phân bố của các thành phần văn bản hoặc hình ảnh cụ thể) và các chủ đề hoặc ý nghĩa ngữ nghĩa trong giao tiếp. Mục tiêu là tiết lộ các mô hình và xu hướng có thể giúp AI phân loại thông tin tốt hơn và gán giá trị cho thông tin đó. Phân tích nội dung ở quy mô web sử dụng AI/ML để tự động hóa quy trình thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích mạng xã hội (SNA). 

NLP được sử dụng để hiểu văn bản trên các trang web, trong khi SNA được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các trang web này chủ yếu thông qua các siêu liên kết. Những phương pháp này có thể giúp xác định lời nói căm thù trên mạng xã hội và nghiên cứu chất lượng học thuật cũng như sự hình thành cộng đồng thông qua các bài đăng, nhận xét và tương tác trực tuyến. Đặc biệt, NLP có thể chia văn bản thành từng từ riêng lẻ rồi phân tích chúng cho phù hợp. Ngoài ra, thuật toán này có thể xác định các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể trong nội dung trang web. AI cũng có thể xác định tần suất sử dụng một số từ nhất định và liệu chúng được sử dụng trong ngữ cảnh tích cực hay tiêu cực.

Tác động gián đoạn

Một số học giả lập luận rằng do nội dung web đang tăng theo cấp số nhân và ngày càng trở nên thiếu tổ chức và không được kiểm soát nên cần phải có một phương pháp tiêu chuẩn hóa về cách các thuật toán có thể lập chỉ mục và hiểu được tất cả thông tin này. Mặc dù việc phân tích nội dung tự động thông qua mã hóa đã có từ nhiều thập kỷ trước nhưng chúng hầu hết tuân theo một giao thức lỗi thời: chỉ cần đếm tần số từ và xử lý tệp văn bản. Học sâu và NLP có thể làm được nhiều hơn thế bằng cách đào tạo AI để hiểu bối cảnh và động cơ đằng sau các thông điệp. Trên thực tế, NLP đã giỏi phân tích và phân loại từ đến mức nó đã tạo ra các trợ lý viết ảo có thể bắt chước cách con người sắp xếp các từ và câu. Thật không may, bước đột phá tương tự hiện đang được sử dụng để viết nội dung deepfake như các bài báo và bài đăng được thiết kế nhằm quảng bá tuyên truyền và thông tin sai lệch.

Tuy nhiên, phân tích nội dung trên quy mô web đang hoạt động hiệu quả trong việc gắn cờ lời nói căm thù và bạo lực cũng như xác định các tác nhân xấu trên mạng xã hội. Tất cả các nền tảng truyền thông xã hội đều dựa vào một số hệ thống đánh giá nội dung có thể xác định chính xác những người thúc đẩy các hoạt động bất hợp pháp hoặc bắt nạt trên mạng. Ngoài việc kiểm duyệt nội dung, phân tích quy mô web có thể tạo ra dữ liệu đào tạo để giúp các thuật toán xác định tội phạm tài chính, chẳng hạn như rửa tiền, trốn thuế và tài trợ khủng bố. Theo công ty tư vấn FTI, vào năm 2021, AI đã giảm thời gian phân tích tội phạm tài chính từ 20 tuần (tương đương với một nhà phân tích con người) xuống còn 2 tuần. 

Ý nghĩa của việc phân tích nội dung ở quy mô web

Ý nghĩa rộng hơn của phân tích nội dung ở quy mô web có thể bao gồm: 

• Những tiến bộ trong công nghệ dịch ngôn ngữ nhờ cơ sở dữ liệu từ ngữ phong phú của AI và ý nghĩa dựa trên văn hóa của chúng.


• Các công cụ có thể phát hiện và đánh giá tính đa dạng cũng như thành kiến ​​trong lời nói và các loại nội dung khác. Tính năng này có thể hữu ích trong việc đánh giá tính xác thực của các bài viết và bài viết.


• Phân tích tình cảm được cải thiện vượt xa việc chỉ định từ khóa phủ định hoặc tích cực cho văn bản và đi sâu vào toàn bộ hành vi trực tuyến của người dùng.


• Nâng cao khả năng phát hiện các cuộc tấn công mạng tiềm ẩn vì công nghệ này có thể xác định các từ và mã được tin tặc sử dụng.


• Lập chỉ mục và tổ chức tốt hơn các nội dung lớn trong thời gian dài, điều này có thể hữu ích cho các cơ quan lưu trữ của chính phủ và nghiên cứu.

Các câu hỏi để bình luận

• Những lợi ích tiềm năng khác của việc phân tích nội dung trên quy mô trang web trong việc kiểm duyệt phương tiện truyền thông xã hội là gì?


• Các trường hợp sử dụng có thể có của công nghệ này trong các ngành công nghiệp khác là gì?