НИОКТР
№ 123012000121-3«Разработка автоматизированной системы отслеживания упоминаний в СМИ и соцсетях, их тональности и цепочек распространения с непрерывным машинным обучением для эффективного управления инфополем и снижения репутационных угроз с применением искусственного интеллекта и анализом больших данных.
16.01.2023
Программа позволяет осуществлять поиск, обработку и анализ медиаконтента (тестовый, аудио, видео-форматы) в СМИ (пресса, информагентства, радио, ТВ, сайты) и социальных медиа (блоги, форумы, соцсети, мессенджеры) по ключевым словам, выявлять и классифицировать контент с их упоминаниями (включая упоминания названия организаций и имен персоналий), реализовывать автоматическую разметку тональности и тем сообщений, в которых обнаружено упоминание, выявлять цепочки распространения инфоповодов, связанных с нужным объектом, в СМИ и соцмедиа, и идентифицировать первоисточник.
На основе собранных данных система позволяет производить оценку эффективности коммуникаций, качества репутационного менеджмента через медиааналитические и PR-метрики, используемые как KPI коммуникационными подразделениями (Media Quality, MFI, ER, SMFI, Media Outreach, M-PRt, PR Value, Impact Index), а также обеспечивает оперативное оповещение (алертирование) об аномалиях в динамике этих метрик в реальном времени на основе модуля ИИ, предупреждая PR-специалиста о тех или иных потенциально важных или критических изменениям в инфополе бренда, компании, персоны.
Ядро программы составляет уникальный рекурсивный самообучаемый модуль, позволяющий̆ обогащать данные о тональности и тематике упоминаний и данные об их авторах, данные по метрикам инфополя (Media Quality, MFI, ER, SMFI, Media Outreach, M-PRt, PR Value, Impact Index), постоянно пересматривая и обновляя ранее выявленные связи с учетом поступления нового массива данных. Технология все время анализирует критерии для слияния, и выбирает наилучшие параметры, посредством обучения алгоритма и пересчета доступных данных, ежедневно, каскадно, когда данные за текущий календарный день, пересматриваются в следующий день, и становятся доступны Заказчику в виде визуально графической информации. Преимущество программы заключается в том, что она все время анализирует вновь поступившие данные, и пересматривает ранее выявленные связи, таким образом давая возможность конечному пользователю получать максимально актуальную аналитику по инфополю и её его трендам в моменте.
Ценность данной технологии заключается в возможности автоматически производить обработку и анализ огромного массива медиаконтента с упоминанием бренда, компании или персоны, автоматически и своевременно выявлять существующие и потенциальные коммуникационные риски в инфополе бренда (персоны, компании) для возможности максимально быстрого их устранения с целью повышения эффективности корпоративных коммуникаций и PR, качества репутационного менеджмента и общей эффективности риск-менеджмента бизнеса.
ГРНТИ
20.53.19 Средства обработки и поиска информации
Ключевые слова
система поиска с AI по различным видам медиаконтента
система интеллектуального поиска упоминаний в СМИ
интеллектуальная система поддержки принятия решений при управлении инфополем и репутацией
автоматизированная система медианалитики и выявления репутационных угроз
система поиска с ИИ по различным видам медиаконтента
Детали
Начало
23.12.2022
Окончание
22.01.2024
№ контракта
105ГРЦЭИИС12-D7/82626
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
Исполнитель
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЭКС ЛИБРИС"
Бюджет
Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 30 000 000 ₽; Собственные средства организаций: 6 000 000 ₽
Похожие документы
Разработка системы мониторинга и аналитики информационного ландшафта на основе искусственного интеллекта
0.901
НИОКТР
Развертывание серверной инфраструктуры и структуры БД. Разработка UX/UI интерфейса Личного кабинета клиента. Разработка структуры аналитики. Настройка парсинга СМИ и социальных медиа. Описание алгоритма работы инструмента. Сбор датасета для обучения нейросетей. Начало обучения нейросетей распознаванию тональности, кластеризации событий. Разработка внутреннего кабинета сотрудника. Сборка Личного кабинета клиента базового варианта.
0.896
ИКРБС
Разработка экспериментального образца программного комплекса управления репутацией организации, построенного с использованием интегрированных источников данных на основе технологий потоковой микросегментации интернет-аудитории, машинного обучения и интеллектуального анализа данных
0.890
НИОКТР
Разработка автоматизированной системы отслеживания упоминаний в СМИ и соцсетях, их тональности и цепочек распространения с непрерывным машинным обучением для эффективного управления инфополем и снижения репутационных угроз с применением искусственного интеллекта и анализом больших данных. (Заключительный)
0.884
ИКРБС
Разработка интеллектуальной системы анализа и управления общественным мнением на основе алгоритмов обработки естественного языка и предиктивных моделей искусственного интеллекта (Система Predicto)
0.884
НИОКТР
Разработка системы предиктивного анализа контента, потребляемого пользователями социальных сетей.
0.884
НИОКТР
Разработка и тестирование прототипа платформы для поиска актуального тематического новостного контента в Интернет с применением технологии искусственного интеллекта.
0.881
НИОКТР
Система мониторинга и аналитики информационного ландшафта на основе искусственного интеллекта
0.881
РИД
«Разработка и тестирование прототипа платформы для поиска актуального тематического новостного контента в Интернет с применением технологии искусственного интеллекта.» (договор №129ГС1ИИС12-D7/76683 от 14.06.2022).
0.872
ИКРБС
Разработка и внедрение Системы интеллектуального анализа данных в области международных отношений Московского государственного института международных отношений (университета) Министерства иностранных дел Российской Федерации (заключительный)
0.870
ИКРБС