انقلاب / من علی شاکر هستم؛ روزنامهنگار و پژوهشگر هوش مصنوعی که میخواهم در این سلسله یادداشتها در درجۀ نخست دربارۀ اصول کاربرد هوش مصنوعی در رسانه بیشتر بدانم و بخوانم و بعد آن را در اختیار شما بگذارم.
در بخش نُهم «از قلم تا الگوریتم» به شبکههای عصبی پیچشی (CNN) و کاربردهای گستردۀ آنها در حوزۀ روزنامهنگاری پرداختیم. با تشبیه ساختار CNN به سیستم بینایی انسان، مفهوم پیچش (Convolution) را بهصورت ساده و قابل فهم توضیح دادیم و با مثالهایی از دنیای روزنامهنگاری آن را روشنتر کردیم. در این یادداشت، به کاربردهای شبکههای عصبی پیچشی در حرفۀ روابطعمومی خواهیم پرداخت.
هشدار: بدون خواندن بخشهای پیشین، خواندن این بخش فقط وقت تلف کردن است.
- مقدمه؛ رسانه در عصر هوش مصنوعی
- چه شد به ماشینها اجازه دادیم تصمیم بگیرند؟
- ظهور هوش مصنوعی نمادین: راهحلهای نوین برای مسائل پیچیده
- سیستمهای خبره چهطور محتوای خبری را ارتقا میدهند؟
- از بحران تا بهبود: نقش هوش مصنوعی در مدیریت روابطعمومی
- ماشینها چگونه مانند ما یاد میگیرند؟ نگاهی به رویکرد ارتباطگرا
- انتقال تجربۀ روزنامهنگارانه به شبکههای عصبی؛ چگونه ماشینها احساسات را محاسبه میکنند؟
- چشمهای مصنوعی که میبینند و میفهمند؛ کاربرد شبکههای عصبی در تحلیل تصاویر خبری
- از تشخیص چهره تا تحلیل اخبار؛ سفر به دنیای شبکههای عصبی پیچشی در روزنامهنگاری
تصور کنید شما مدیر روابطعمومی یک شرکت بزرگ هستید. محصولات جدیدی به بازار عرضه کردهاید و میخواهید بازخورد مشتریان را در شبکههای اجتماعی تحلیل کنید. هزاران پست، کامنت و توییت در مورد محصول شما وجود دارد و شما نیاز دارید تا بهسرعت احساسات عمومی نسبت به محصولتان را درک کنید. اینجاست که شبکههای عصبی پیچشی به کمک شما میآیند.
چگونه یک CNN میتواند به شما کمک کند؟
- تحلیل احساسات: با آموزش یک CNN بر روی مجموعۀ دادهای بزرگ از متنهای برچسبگذاری شده (مثبت، منفی، خنثی)، میتوانید به این شبکه بیاموزید که احساسات نهفته در هر پیامی را تشخیص دهد. بهعنوانمثال، اگر یک کاربر در ایکس (توییتر) نوشته است «این محصول جدید واقعاً فوقالعاده است»، CNN میتواند به شما بگوید که این پیام دارای احساس مثبت است.
- شناسایی اینفلوئنسرها: با تحلیل شبکههای اجتماعی، میتوانید با استفاده از CNN افراد تأثیرگذار در حوزۀ محصول خود را شناسایی کنید. این افراد کسانی هستند که نظرات آنها بر روی سایر کاربران تأثیرگذار است. با شناسایی این افراد، میتوانید ارتباط خود را با آنها تقویت کرده و از آنها برای تبلیغ محصولات خود استفاده کنید.
- تشخیص تصاویر برند: فرض کنید لوگوی شرکت شما در بسیاری از تصاویر منتشر شده در شبکههای اجتماعی وجود دارد. با آموزش یک CNN برای تشخیص لوگوی خود، میتوانید بهسرعت تمام تصاویری را که لوگوی شما در آنها وجود دارد پیدا کنید و از آنها برای ارزیابی آگاهی از برند استفاده کنید.
- پیشبینی روندها: با تحلیل دادههای تاریخی، یک CNN میتواند روندهای آینده را پیشبینی کند. بهعنوانمثال، میتواند پیشبینی کند که کدام ویژگیهای محصول در آینده بیشتر مورد توجه کاربران قرار خواهد گرفت.
مزایای استفاده از CNN در روابطعمومی
- تصمیمگیری مبتنی بر داده: بهجای اتکا بر حدس و گمان، میتوانید تصمیمات خود را بر اساس دادههای دقیق و تحلیل شده بگیرید.
- بهبود ارتباط با مشتریان: با درک بهتر احساسات و نیازهای مشتریان، میتوانید ارتباط مؤثرتر و شخصیتری با آنها برقرار کنید.
- افزایش بازده: با اتوماسیون بسیاری از فرایندهای تحلیل داده، میتوانید زمان و هزینههای خود را کاهش داده و بازدۀ فعالیتهای روابطعمومی خود را افزایش دهید.
چالشها و آینده
استفاده از CNN در روابطعمومی هنوز در مراحل ابتدایی است و با چالشهایی مانند نیاز به دادههای آموزشی با کیفیت بالا، مسائل مربوط به حریم خصوصی و اخلاقی همراه است. بااینحال، با پیشرفت تکنولوژی و افزایش آگاهی سازمانها از اهمیت داده، انتظار میرود که CNN در روابطعمومی به طور گستردهای مورد استفاده قرار گیرد.
در نهایت، شبکههای عصبی پیچشی ابزاری قدرتمند برای روابطعمومی هستند که به سازمانها کمک میکنند تا بهتر با مشتریان خود ارتباط برقرار کنند، تصمیمات بهتری بگیرند و در نهایت به موفقیت بیشتری دست یابند.
آیا میخواهید در مورد کاربرد خاصی از CNN در روابطعمومی بیشتر بدانید؟
کاربردهای خاص شبکههای عصبی پیچشی (CNN) در روابطعمومی آینده
شبکههای عصبی پیچشی بهعنوان ابزاری قدرتمند در تحلیل دادههای تصویری، پتانسیلهای بسیار زیادی برای متحول کردن حوزۀ روابطعمومی دارند. در ادامه به برخی از کاربردهای خاص CNN در روابطعمومی آینده میپردازیم:
۱. تحلیل عمیق احساسات در محتوای تصویری
- تشخیص احساسات در چهره: CNN میتواند احساسات افراد را در تصاویر و ویدیوها با دقت بالایی تشخیص دهد. این قابلیت به روابطعمومیها کمک میکند تا واکنشهای مخاطبان به کمپینهای تبلیغاتی یا رویدادهای مختلف را به طور دقیق ارزیابی کنند.
- تحلیل احساسات در تصاویر متنی: با ترکیب CNN و پردازش زبان طبیعی (NLP)، میتوان احساسات نهفته در تصاویر متنی مانند کارتونها یا پوسترها را شناسایی کرد.
۲. تشخیص برند و محصولات در محیطهای شلوغ
- نظارت بر رقبا: CNN میتواند لوگوها و محصولات رقبای شما را در تصاویر و ویدیوهای منتشر شده در شبکههای اجتماعی شناسایی کند و به شما در ارزیابی فعالیتهای رقبایتان کمک کند.
- اندازهگیری اثربخشی تبلیغات: با تشخیص محصولات و برند خود در محیطهای مختلف، میتوانید اثربخشی تبلیغات خود را ارزیابی کنید و مناطق جغرافیایی که تبلیغات شما بیشترین تأثیر را داشته است را شناسایی کنید.
۳. تولید محتوای شخصیسازی شده
- ایجاد تصاویر با سبک خاص: CNN میتواند تصاویر را با سبکهای هنری مختلف مانند نقاشی، طراحی و یا حتی کارتون تغییر دهد. این قابلیت به شما امکان میدهد تا محتوای تصویری را باتوجهبه سلیقۀ مخاطبان خود شخصیسازی کنید.
- تولید تصاویر واقعگرایانه از محصولات: با استفاده از تکنیکهای GAN (Generative Adversarial Networks) که بر پایۀ CNN بنا شده است، میتوان تصاویر بسیار واقعگرایانه از محصولات جدید تولید کرد.
۴. تحلیل بازار و پیشبینی روندها
- پیشبینی روندهای مد: با تحلیل تصاویر منتشر شده در شبکههای اجتماعی، میتوان روندهای مد را پیشبینی کرد و به برندها کمک کرد تا محصولات خود را با این روندها تطبیق دهند.
- شناسایی بازارهای هدف جدید: با تحلیل تصاویر و ویدیوهای مربوط به رویدادهای مختلف، میتوان بازارهای هدف جدیدی را شناسایی کرد.
۵. ایجاد تجربههای تعاملی برای مخاطبان
- فیلترهای واقعیت افزوده: CNN میتواند در ایجاد فیلترهای واقعیت افزوده برای شبکههای اجتماعی استفاده شود. این فیلترها میتوانند به مخاطبان اجازه دهند تا با محصولات شما تعامل داشته باشند و تجربههای سرگرمکنندهای را برای آنها ایجاد کنند.
۶. بهبود امنیت برند
- تشخیص اخبار جعلی: CNN میتواند به تشخیص اخبار جعلی که با استفاده از تصاویر دستکاری شده منتشر میشوند کمک کند.
- حفاظت از حق مالکیت معنوی: با تشخیص لوگوها و تصاویر برند، میتوان از سوءاستفاده از برند جلوگیری کرد.
به طور خلاصه، CNN بهعنوان یک ابزار قدرتمند، میتواند به روابطعمومیها کمک کند تا:
- درک عمیقتری از مخاطبان خود پیدا کنند.
- محتوای جذابتری تولید کنند.
- تصمیمات بهتری بگیرند.
- و در نهایت، به موفقیت بلندمدت برند خود دست یابند.
آیا میخواهید در مورد یکی از این کاربردها بیشتر بدانید؟
منبع خبر:
مصور
/ شبکههای عصبی پیچشی در روابطعمومی: یک انقلاب خاموش
تمامی حقوق گردآوری و تالیف خبر متعلق به ناشر اصلی آن که در لینک فوق به آن اشاره شده است می باشد. در صورت نیاز به ارسال جوابیه یا توضیح تکمیلی برای مطلب منتشر شده صرفا از طریق مرجع اصلی خبر اقدام نمایید.
