Detection and Monitoring Algoritme Digital Economy

Nederlandse Autoriteit Consumenten en Merken

Dit algoritme kin de ACM ynsjoch jaan yn trends, ûntjouwings en mooglike problemen op de digitale merk. Dizze ynformaasje liedt op himsels net ta it nimmen fan maatregels, mar it kin wol reden wêze om ynspekteurs fierder ûndersyk te dwaan nei in mooglike oertrêding.

Lêst feroare op 4 oktober 2024 om 13:35 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Oare algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Ekonomy

Begjindatum

2024-07

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

De merken dêr't ACM tafersjoch op hâldt, wurde hieltyd digitaler. It Algoritme foar deteksje en tafersjoch fan digitale ekonomy is ûntwikkele om dizze digitale merken goed te kontrolearjen. Dit algoritme jout in goed byld fan aktuele ûnderwerpen op 'e digitale merk. As út neier ûndersyk bliken docht dat it nedich is, kin ACM yngripe. Dat kin troch it jaan fan oanfoljende taljochting, it jaan fan in warskôging, it jaan fan in binende oanwizing, it oplizzen fan in boete of it oplizzen fan in boete. Mei dit algoritme draacht ACM by oan in sûne ekonomy troch merken goed te meitsjen foar alle minsken en bedriuwen, no en yn de takomst.

Afwagings

It tal meldings fan bedriuwen en konsuminten oer de digitale merk dat de ACM krijt is leech. De ACM kin dêrom net allinnich op dy meldings rekkenje as se goed kontrolearje wol oft bedriuwen har oan de regels hâlde. De ACM sjocht dat der op in soad websiden melding makke wurdt oer de digitale merk. Dizze notifikaasjes kinne helpe om trends, ûntjouwings en problemen op 'e digitale merk te ûntdekken.

Minskele tuskenkomst

De ynformaasje levere troch dit algoritme wurdt beoardiele troch ynspekteurs en fierder ûndersocht as it nedich is. Sa is der altyd minsklik yngripen omdat immen kontrolearret de ynformaasje. De ynformaasje dy't it algoritme jout, liedt op himsels net ta it nimmen fan maatregels, mar it kin wol reden wêze foar de ACM om fierder ûndersyk te dwaan nei in mooglike oertreding fan de wet.

Risikobehear

De troch dit algoritme levere ynformaasje is ien fan de protte boarnen dy't de ACM brûkt foar syn tafersjoch. Ynspekteurs kontrolearje altyd oft de ynformaasje relevant en betrouber is. De útkomsten fan it algoritme wurde kontrolearre en it algoritme kin oanpast wurde op basis fan de resultaten en nije ynsjoggen.

Wurking

Gegevens

Online boarnen

Technyske wurking

Dit ark befettet eins twa algoritmen. In tagging-algoritme wurdt brûkt om ynsjoch te jaan yn gegevens. Dit algoritme analysearret en kategorisearret de sammele ynformaasje troch it te tagjen op basis fan foarôf definieare syktermen. Dizze sykbegripen binne selektearre troch ACM-ynspekteurs as relevant foar ACM-tafersjoch. It tagging-algoritme siket de dataset en identifisearret elk berjocht dat in relevante sykterm befettet. Dêrmei kinne ynspekteurs fluch ynsjoch krije yn de foar har ynteressante ûnderdielen fan de gegevens. Nei't de gegevens tagged binne, wurdt de ynformaasje presintearre yn in dashboard. Dit dashboard toant de berjochten dy't per tag relevante tags befetsje. Ynspekteurs kinne dizze tags fierder filterje op basis fan datum, boarne, of troch spesifike sykbegripen yn te fieren. Dit dashboard jout in dúdlik en brûker-freonlik werjefte fan de tagged gegevens, jaan ynspekteurs maklike tagong ta de ynformaasje dy't wichtich is foar harren.

Derneist wurdt in algoritme foar ûnderwerpmodellering brûkt om de oerkoepeljende ûnderwerpen binnen in samling berjochten te identifisearjen. Underwerpmodellering is in algoritme dat brûkt wurdt om abstrakte ûnderwerpen te identifisearjen binnen in samling dokuminten. It proses begjint mei it konvertearjen fan tags yn saneamde "sin-ynbêdingen", dat binne in rige nûmers dy't de betsjutting fan de tags foarstelle. Dêrnei wurdt besjoen hoe't dizze sifersets it bêste groepearre wurde kinne, wêrby't de berjochten dy't yn nûmers it tichtst byinoar steane yn logyske groepen pleatst wurde en yn ûnderwerpen klustere. It model wit ûnderwerpen te ûntdekken binnen in samling teksten en kin sels tema's identifisearje. Dit makket it mooglik om ferkennend te bepalen hokker ûnderwerpen en mooglike merkproblemen oan it spul binne. It algoritme brûkt in grut taalmodel om ûnderwerpen te ûntdekken en trends te bepalen op basis fan de beskikbere ynformaasje. Foar elk foarum wurde de ûnderwerpen troch in algoritme oan stikken tekst tawiisd. It proses fan ûnderwerpmodellering omfettet twa wichtige stappen: it ûnderlizzende model brûke en de dokuminten klusterje. Hoe mear gegevens beskikber binne, hoe better de klusters foarmje kinne en hoe krekter de ûnderwerpen identifisearre wurde kinne.