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Nel mondo moderno, vediamo infiniti contenuti sui social attraverso immagini, testi e video. Con l'enorme quantità di contenuti generati ogni secondo, per le aziende diventa impegnativo analizzare le tendenze, gli argomenti popolari e le tematiche.

Ma l'IA ha semplificato questo processo. Oggi, le imprese e gli ospedali sfruttano gli algoritmi intelligenti per ordinare, pulire, analizzare ed estrarre informazioni dai dati grezzi. È veloce e non richiede nessuno sforzo umano. Usare l'IA per le analisi del contenuto aiuta le aziende a restare al il passo con le tendenze e a migliorare il servizio clienti.

Vuoi saperne di più su come l'analisi del contenuto con IA può aiutarti a prendere decisioni migliori per la tua attività? Procediamo e vediamo il ruolo dell'apprendimento profondo e dell'elaborazione del linguaggio naturale nell'interpretazione di informazioni non strutturate.

In questo articolo
  1. Parte I. Comprendere l'analisi del contenuto con IA
  2. Parte II. Tipi di analisi del contenuto con IA
  3. Parte III: Le migliori pratiche per analisi del contenuto con IA efficienti
  4. Parte IV. Considerazioni etiche sull'analisi del contenuto con IA
  5. Parte V. Tendenze e sviluppi nell'analisi del contenuto con IA
  6. Conclusione

Parte I. Comprendere l'analisi del contenuto con IA

Con analisi del contenuto con IA si intende l'analisi automatica di tanti contenuti con l'aiuto delle tecnologie di IA. Può essere definita come l'interpretazione di contenuti non strutturati usando l'intelligenza artificiale. I contenuti possono essere in molteplici formati inclusi testi, immagini, video e diagrammi. L'analisi del contenuto con IA usa algoritmi avanzati e NLP (elaborazione del linguaggio naturale) per estrarre parole chiave, entità e modelli dai dati esistenti.

L'analisi del contenuto con IA è ampiamente usata nella ricerca sulla concorrenza, nel servizio clienti, nell'assistenza sanitaria e nella sicurezza. Questa tecnologia aiuta le aziende a ottenere delle analisi accurate, prevenendo errori operativi. Inoltre aiuta ad aumentare la produttività riducendo il lavoro manuale. Questi sono alcuni dei vantaggi di rilievo dell'analisi del contenuto con IA.

Vantaggi dell'analisi del contenuto con IA

  • Ora il ridimensionamento dell'analisi dei dati è più veloce con l'IA. Allena il sistema a elaborare enormi quantità di dati senza lavoro manuale.
  • Può rilevare correlazioni profonde che una mente umana non avrebbe mai potuto comprendere. Per questo motivo, l'accuratezza del risultato dell'analisi con IA è incomparabile.
  • I moderni algoritmi di NLP permettono all'analisi del contenuto di capire i sentimenti e il tono dei dati. Questo offre una visione significativa di come il cliente vede il prodotto.
  • Gli strumenti di analisi con IA aiutano le aziende anche a curare i contenuti. Le aziende possono ricercare gli argomenti di interesse e le tematiche per degli specifici segmenti di clientela.
  • Gli strumenti avanzati di analisi dei video con IA aiutano a monitorare l'attività in tempo reale. Aiutano le forze dell'ordine a prendere decisioni tempestive.

Parte II. Tipi di analisi del contenuto con IA

1. Text mining

Il text mining è un ramo di studi che riguarda l'estrazione di dettagli significativi e informazioni dai dati di testo. Comprende una serie di tecniche e metodi per analizzare e capire la struttura, il contenuto e il contesto dei documenti di testo.

Per esempio, potresti usare l'IA per fare il riassunto del contenuto di un brano. Un uso tipico potrebbe essere la funzionalità Riassunto intelligente di Edraw AI, un'analisi delle caratteristiche dello strumento per creare diagrammi di EdrawMax, che sfrutta gli algoritmi di IA per riassumere i testi. Può essere particolarmente utile se hai bisogno di creare un diagramma come un diagramma di flusso, una mappa mentale o una linea del tempo partendo da grandi porzioni di testo.

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2. Analisi dei diagrammi

Oltre al testo, l'IA viene anche usata per analizzare le immagini. Per esempio, l'IA viene ampiamente utilizzata per estrarre il testo dalle immagini.

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Analisi dei grafici

Ora puoi usare l'IA anche per analizzare dei grafici comuni come i grafici a barre, i grafici a linee, i diagrammi di flusso e i diagrammi di Gantt. L'IA può fornire una descrizione al tuo grafico, rilevare errori e dare dei suggerimenti per l'ottimizzazione.

Per esempio, la funzionalità Analisi del diagramma di flusso di Edraw AI supporta il rilevamento degli errori, l'ottimizzazione e la descrizione dei diagrammi di flusso.

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La sua funzionalità di analisi dei diagrammi di Gantt può generare una panoramica del progetto, un rapporto dei progressi del progetto e identificare i rischi per prevenire dei colli di bottiglia durante l'implementazione.

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La sua funzionalità di Analisi dei diagrammi deve comparare i dati, identificare le anomalie, riassumere il contenuto e prevedere le tendenze di altri tipi di grafici.

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3. Analisi dei video

L'analisi dei video con IA è l'analisi del comportamento umano attraverso i video per permettere l'apprendimento automatico. La moderna analisi dei video con IA usa video in tempo reale e video post-registrati per estrarre informazioni.  L'analisi dei video allena i moderni sistemi con le DNN o Reti neurali profonde. Queste reti combinano il rilevamento oggettivo e il riconoscimento delle attività per analizzare il contenuto.

Come prima cosa, l'algoritmo classifica e contrassegna le immagini in movimento. Poi, localizza le immagini selezionate e cataloga gli oggetti. Infine il sistema manda un avviso ogni volta che l'oggetto viene identificato tracciando un'attività o un evento specifici.

L'analisi dei video è ampiamente usata nel settore dei trasporti. Gestisce gli ingorghi e previene gli incidenti nelle strade trafficate. Anche gli ospedali usano l'analisi dei video con IA per monitorare il furto o lo spaccio dei medicinali. Gli strumenti di sorveglianza inoltre aiutano nel monitoraggio in casa dei pazienti anziani e disabili. In più, gli allenatori analizzano i video della partita per studiare la tecnica dei giocatori e migliorare i risultati.

4. Analisi a modalità incrociata

L'apprendimento a modello incrociato è una tecnica che analizza i dati da molteplici modalità. Sfrutta algoritmi intelligenti e versatili per capire, valutare e interpretare diverse informazioni. Di solito, questo approccio si usa questo quando una modalità è incompleta o necessita di contenuti per riempire gli spazi. Queste sono le due tecniche più popolari usate nell'analisi incrociata delle modalità. 

  • Rappresentazione del valore-reale: È incentrata sull'uso di differenti modalità per analizzare un evento. Questo approccio include l'uso dell'apprendimento profondo per capire l'argomento condiviso e la rappresentazione congiunta del soggetto. Ad esempio, un testo che descrive "un'immagine con un bocciolo di ciliegia" avrà un riferimento visivo simile.
  • Rappresentazione del valore-binaria: Rispetto al precedente, questo approccio implica l'uso di qualsiasi modalità di dati in codice binario. Dando a ogni modalità un diverso carattere hash/binario sarà più semplice compararle.

Parte III. Le migliori pratiche per analisi del contenuto con IA efficienti

Le analisi del contenuto con IA sono utili solo se vengono usate correttamente. Ecco alcune pratiche che ogni azienda dovrebbe prendere in considerazione prima di interpretare i contenuti usando le analisi.

Preparazione e pulizia dei dati

Il risultato dell'analisi del contenuto si basa altamente sulla qualità dei dati. Quindi, la cosa migliore è ottenere dei dati di prima parte che siano identificabili e rintracciabili. Nel caso in si utilizzino dei dati di terzi, optare per una fonte trasparente. Eliminare i dati non necessari e organizzare la serie di dati. 

Scegliere gli strumenti giusti

C'è un'ampia scelta di strumenti per l'analisi del contenuto disponibili per estrarre il significato e interpretare le informazioni. Questo è il motivo per cui i team dovrebbero capire chiaramente gli obiettivi e gli indicatori chiave delle prestazioni. Aiuterà a restringere gli algoritmi e il software.

Valutare e iterare i risultati delle analisi

Le analisi del contenuto con IA sono indubbiamente rivoluzionarie nel servizio clienti, ma non sono una soluzione tutto in uno. C'è comunque bisogno dell'intuizione umana e della collaborazione per usarla per i propri bisogni. Quindi, per le aziende è meglio ripetere le strategie per delle procedure di analisi migliori.

Parte IV. Considerazioni etiche sull'analisi del contenuto con IA

Le aziende dovrebbero approcciarsi ai contenuti alle analisi con le dovute considerazioni etiche. Questo consolida la fiducia dei clienti nel marchio ed evita conseguenze negative. Questi sono alcuni obblighi etici per qualsiasi analista che usi un vasto set di dati per l'interpretazione.

  • I partecipanti o consumatori devono essere informati sull'utilizzo dei dati. Le aziende devono avvisarli in anticipo sullo scopo e i metodi della ricerca.
  • La serie di dati dovrebbe essere accurata e priva di informazioni errate. È comprensibile che ci saranno delle limiti nel farlo. In questo caso, gli analisti dovranno essere espliciti riguardo a queste limiti.
  • Gli analisti dovrebbero essere trasparenti riguardo ai fattori che influenzano i risultati. Potrebbero esserci dei campioni non rappresentati, metodi di raccolta tendenziosi e altro.
  • È importante che gli analisti dei dati rispettino i diritti di proprietà. Devono conoscere il diritto sulla proprietà intellettuale dei paesi dove vengono raccolti i dati.
  • Le aziende devono assicurarsi che i risultati non vengano utilizzati in modo inappropriato.

Parte V. Tendenze e sviluppi nell'analisi del contenuto con IA

Ecco alcuni progressi notevoli nell'analisi del contenuto con IA.

Analisi dei video

L'analisi dei video e la visione artificiale è senza dubbio il settore dell'analisi dei dati che è cresciuto più rapidamente. Le moderne analisi dei dati sono capaci di interpretare le attività in tempo reale. Dunque, aziende, ospedali e il settore della sicurezza sono più che pronti a intraprendere azioni urgenti.

Automazione

L'automazione intelligente ha completamente eliminato la necessità di attività lunghe. Ora, le aziende possono classificare e pulire un'imponente quantità di dati usando degli strumenti per l'automazione delle macchine. Ottimizzano il processo e aumentano la produttività.

Miglioramento dell'analisi predittiva

L'IA ha fatto molta strada con i suoi algoritmi avanzati. Le aziende moderne, ora usano queste reti di algoritmi per usare i dati del passato e quelli presenti per eseguire le analisi. Rende le imprese lungimiranti e crea nuove opportunità di innovazione.

Conclusione

L'avvento dell'IA nell'analisi dei dati ha rivoluzionato questo settore. Nel corso degli anni, gli sviluppi nel NLP e nell'apprendimento profondo hanno reso semplice l'interpretazione di enormi quantità di informazioni non strutturate. Così, ora le aziende possono ottimizzare efficacemente il loro lavoro e soddisfare la clientela.

Inoltre, le aziende moderne sono ben equipaggiate per prendere decisioni basandosi sui dati. Questo è dovuto principalmente agli strumenti intelligenti come EdrawMax. Essi ricavano feedback dal testo grezzo e da lunghi diagrammi in pochi clic. Se la tua azienda ha bisogno di aiuto per visualizzare il risultato dei feedback, potresti volerlo provare.

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Manuela Piccola
Manuela Piccola 08/12/2023
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