导语：我们将讨论借助人工智能 (AI) 算法和 Python 工具构建此类解决方案的关键组件。
社交媒体帖子是热门且有价值的信息的来源。虽然大多数人使用社交媒体讨论猫、狗、名人以及孩子相关话题，但也有一些帖子呼吁暴力、讨论网络安全攻击和宣布突发新闻。但在不断增长的内容堆中手动发现此类帖子或异常几乎是不可能的。
在本文中，我们将讨论借助人工智能 (AI) 算法和 Python 工具构建此类解决方案的关键组件。本文对于计划开发社交媒体异常检测解决方案的项目经理、AI 团队和 SaaS 开发团队非常有用。
为什么要检测社交媒体上的异常情况？人工智能如何提供帮助？
在 IT 系统中，异常是指偏离预期的事件或数据记录。在社交媒体背景下，异常检测有助于分析事件、趋势或个性，并捕捉个人和群体行为的有意义的变化。非典型用户行为、热门新话题和仇恨言论都可以被视为异常。
以前，此类工作是手动完成的。例如，警察可以监控社交网络上的当地群体以发现威胁，记者可以在社交媒体上寻找新的故事和讨论主题。
现在，人工智能驱动的技术使组织能够自动化这些活动。使用机器学习 (ML) 和人工智能算法来检测异常更加有效，原因如下：
尽管有这些好处，基于人工智能的异常检测无法取代分析异常并根据该分析做出决策的专家。这样的解决方案只能节省数据收集和初步分析的时间。
谁可以从社交媒体异常检测解决方案中受益？
社交网络不再只是与朋友交谈的地方。人们用它们来开展业务、阅读和发布新闻，甚至计划事件和活动。这就是为什么许多组织需要监控社交网络以发现不同类型的异常情况。
社交媒体上基于人工智能的异常检测对于在各个行业运营的组织非常有用：
社交网络。任何社交网络都必须能够检测和阻止仇恨言论、虚假新闻、冒充和机器人攻击等事件。社交网络开发人员可以依靠支持员工和用户报告来检测此类威胁，但这需要大量时间和金钱。相反，他们可以实施基于人工智能的异常检测，以确保为用户提供舒适的环境。
公共行政。防止对人民的威胁是任何政府的主要目标之一。监控社交媒体上的文本和视频使政府组织能够发现违反公共秩序、身体虐待、对国家安全的威胁以及其他类型的潜在非法活动。它对于揭露发生在公众视野之外的事件（例如家庭暴力和非法交易）特别有用。
军事。国家和国际军事组织监控社交媒体以发现潜在的军事威胁并收集情报。社交媒体上的异常对于开源情报 (OSINT)操作也很重要，因为它们可能表明信息泄露、隐藏的用户个人资料、未经宣布的军事行动等。
网络安全。对于网络安全专家来说，与安全相关的社交媒体中的异常可能是潜在恶意活动的迹象。它们可以揭示黑客企图、内部攻击、数据泄露等的准备情况。此类数据有助于防止安全威胁并改善组织的整体网络安全状况。
教育。学生的人身安全是教育组织日益关注的问题。通过社交媒体监控和异常检测，学校和大学可以随时了解校园内的讨论以及来自外部的可能威胁。
新闻媒体。监控社交媒体上的帖子是任何记者日常工作的重要组成部分。记者寻找新闻、专家意见和新趋势，从数据分析的角度来看，这些都是异常现象。为这项任务应用专用的异常检测解决方案可以为新闻媒体组织的员工节省大量时间，并使他们能够更快地发布新闻。
如此广泛的用例意味着不可能有一种一刀切的社交媒体异常检测解决方案。您可以使用各种开发方法和工具来构建适合您确切需求的解决方案。
Python为开发人员提供了大量的AI开发工具和广泛的集成选项。这种语言有几个专用于人工智能开发的包和大量库。使用它们可以大大减少开发时间，因为在大多数情况下，您不需要发明自己的解决方案。如果您这样做，您可以从详细的 Python 文档和强大的社区获得帮助。
在云中部署异常检测解决方案可让您受益于所有 SaaS 优势：24/7 可用性、通过互联网连接从任何位置和设备进行访问、经济高效的资源使用等等。如果考虑到人工智能发展的蓬勃发展可能导致GPU 短缺，访问云硬件也很方便。
让我们看一下可以帮助您检测社交媒体上的异常情况的关键非人工智能功能。
哪些 SaaS 功能对于异常检测很重要？
让我们仔细看看设计异常检测系统时需要注意的核心功能：
存储和数据库。异常检测解决方案收集、处理和生成大量数据。您可以使用Amazon S3或Google Cloud Storage等云服务来存储这些数据。对于数据库，请考虑使用Apache Cassandra或MongoDB，因为它们都可以有效管理大量通用数据，并且可以在重负载下快速工作。
网络爬虫。这部分解决方案必须搜索社交媒体并下载数据供人工智能分析。您可以配置爬虫下载的数据类型。根据您项目的需求和要求，您可以使用Scrapy等开源框架来实现网络爬虫或开发自定义功能。Python 提供了可用于此任务的Request和Beautiful Soup库。
警报和通知。使用云和人工智能进行异常检测的主要优势之一是近乎实时地标记异常内容。为了帮助用户快速分析和响应异常情况，您可以以桌面消息、电子邮件和消息通知的形式实施警报。Gmail、Slack 和 Telegram 等常见通信工具提供了 API，您可以将其集成到您的解决方案中，以通过您首选的通信渠道自动发送通知。
内容过滤器。为了能够在异常检测解决方案收集的一堆数据中找到某个事件，最终用户需要一个过滤系统。您可以在解决方案中构建基本过滤器，并为用户提供配置自定义过滤器的能力。例如，考虑添加内容源、内容类型、发现日期、检测到的异常和可信度的过滤器。为了实现此类过滤器，Python 提供了PyOD、tsfresh、anomatools、PyCaret、anomalize和其他库。
仪表板和数据可视化。此功能显着简化了数据分析，并帮助用户在检测到的异常中找到模式。将仪表板与数据过滤器相结合，用户可以分析一段时间内的特定异常，将其与其他异常进行比较，合并多个来源的数据，创建报告等。您可以使用Matplotlib、Folium、Seaborn和其他 Python 库实现各种数据可视化选项。
用户管理。每个最终用户都必须拥有一个具有一定权限级别的配置文件、登录凭据以及用户信息（例如 ID、姓名、头像、角色等）。用户管理允许管理员创建、编辑和删除用户，根据权限配置其功能。他们的角色，并控制用户活动。您可以查找适合您需求的可用用户管理模块，或者使用Flask或Django实现自定义模块。
身份和访问管理。控制对用户帐户和用户权限的访问是确保解决方案安全的重要步骤之一。考虑实施多重身份验证，以识别使用Google Authenticator或2FA Authenticator等现成工具访问系统的用户。您还可以添加用户角色、组和访问限制，以允许解决方案管理员控制用户访问。
这些核心功能将使最终用户能够有效地与异常检测解决方案进行交互。请记住，此列表并不详尽，您的解决方案可能需要其他功能，具体取决于您的用例和产品要求。
在下篇文章中，让我们看看人工智能在哪里以及如何检测异常。
本文翻译自：https://www.apriorit.com/dev-blog/ai-anomaly-detection-in-social-media如若转载，请注明原文地址
