التعرف التلقائي على المحتوى

📅 آخر تحديث: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

تقنية التعرف التلقائي على المحتوى ( ACR ) هي تقنية تُستخدم لتحديد المحتوى المُشغّل على جهاز وسائط أو المُقدّم ضمن ملف وسائط. تُمكّن الأجهزة المزودة بتقنية ACR من جمع معلومات استهلاك المحتوى تلقائيًا على مستوى الشاشة أو مكبر الصوت، دون أي تدخل من المستخدم أو بذل أي جهد في البحث. قد تُجمع هذه المعلومات لأغراض مثل الإعلانات المُخصصة، وتوصيات المحتوى، أو بيعها لشركات تجميع بيانات العملاء. [ 1 ] [ 2 ]

كيف يعمل؟

لبدء العملية، يتم اختيار مقطع وسائط قصير (صوتي أو مرئي أو كليهما) من داخل ملف وسائط أو تسجيله كما هو معروض على جهاز مثل تلفزيون ذكي . باستخدام تقنيات مثل بصمة الوسائط والعلامات المائية ، يقارن برنامج التعرف التلقائي على الوسائط (ACR) المحتوى المختار بقاعدة بيانات للأعمال المسجلة المعروفة. [ 2 ] إذا تطابقت بصمة مقطع الوسائط، يُعيد برنامج ACR البيانات الوصفية المتعلقة بالوسائط، بالإضافة إلى محتوى آخر ذي صلة أو مُوصى به، إلى تطبيق العميل لعرضه على المستخدم، أو لجمعه من قِبل مُصنِّع الجهاز أو شركة تجمع بيانات المستخدم. [ 1 ]

بصمات الأصابع والعلامات المائية

تُعدّ بصمة الصوت والعلامة المائية من أبرز المنهجيات المستخدمة في التعرف التلقائي على الكلام (ACR) القائم على الصوت . وبالمثل، تُستخدم بصمة الفيديو لتسهيل التعرف التلقائي على الكلام في الوسائط المرئية.

تُنتج تقنية البصمة الصوتية بصمات فريدة من المحتوى الصوتي نفسه. وتتميز هذه التقنية بأنها لا تعتمد على تنسيق المحتوى أو الترميز أو معدل البت أو تقنيات الضغط . [ 3 ] وهذا ما يجعل استخدامها ممكنًا عبر مختلف الشبكات والقنوات ، وهي شائعة الاستخدام في قطاعات التلفزيون التفاعلي وتطبيقات الشاشة الثانية ومراقبة المحتوى. [ 4 ] [ 5 ] وتُشير التقارير إلى أن تطبيقات شهيرة مثل Shazam وYouTube وFacebook [ 6 ] وTheTake و WeChat و Weibo تستخدم منهجية البصمة الصوتية للتعرف على المحتوى المُشغل من التلفزيون، وذلك لتفعيل ميزات إضافية مثل التصويتات واليانصيب والمواضيع وعمليات الشراء.

على عكس تقنية بصمة الإشارة، تتطلب تقنية العلامات المائية الرقمية تضمين "علامات" رقمية ضمن محتوى البث الرقمي قبل توزيعه. فعلى سبيل المثال، قد يُدرج مُشفّر البث علامة مائية كل بضع ثوانٍ، تُستخدم لتحديد قناة البث، ومعرّف البرنامج، والطابع الزمني. عادةً ما تكون هذه العلامة المائية غير مسموعة أو غير مرئية للمستخدمين، ولكن يمكن اكتشافها بواسطة أجهزة العرض كالهواتف أو الأجهزة اللوحية التي تستطيع قراءة العلامات المائية لتحديد المحتوى المُشغّل. [ 5 ] تُستخدم تقنية العلامات المائية أيضًا في مجال حماية الوسائط للمساعدة في تحديد مصدر النسخ غير القانونية . [ 7 ]

تاريخ

في عام 2011، طبّقت خدمة Shazam تقنية التعرف التلقائي على الصوت (ACR) على محتوى التلفزيون ، ما لفت انتباه قطاع التلفزيون. كانت Shazam في السابق خدمة للتعرف على الموسيقى من التسجيلات الصوتية. وباستخدام تقنية بصمة الفيديو الخاصة بها لتحديد القنوات المباشرة ومقاطع الفيديو، وسّعت Shazam نطاق أعمالها ليشمل البرامج التلفزيونية. وفي العام نفسه، قدّمت Samba TV (التي كانت تُعرف آنذاك باسم Flingo [ 8 ] ) تقنية ACR للفيديو الحاصلة على براءة اختراع، والتي تستخدم بصمة الفيديو لتحديد المحتوى المعروض على الشاشة، وتُشغّل تطبيقات التلفزيون التفاعلية متعددة الشاشات على أجهزة التلفزيون الذكية. [ 9 ] وفي عام 2012، دخلت شركة DIRECTV، مزوّدة خدمات الاتصالات عبر الأقمار الصناعية ، في شراكة مع Viggle، مزوّدة برامج ولاء العملاء، لتوفير تجربة مشاهدة تفاعلية على الشاشة الثانية.

في عام 2013، دخلت إل جي في شراكة مع شركة كوجنيتيف نتوركس (التي استحوذت عليها لاحقًا شركة فيزيو وأعادت تسميتها إلى إنسكيب)، وهي شركة متخصصة في تقنية التعرف التلقائي على المحتوى (ACR)، لتوفير تفاعل مدعوم بهذه التقنية. [ 10 ] وفي عام 2015، انتشرت تقنية التعرف التلقائي على المحتوى لتشمل المزيد من التطبيقات وأجهزة التلفزيون الذكية. فقد استخدمت تطبيقات التواصل الاجتماعي وشركات تصنيع أجهزة التلفزيون، مثل فيسبوك وتويتر وجوجل ووي تشات وويبو وإل جي وسامسونج وفيزيو ، تقنية التعرف التلقائي على المحتوى ، إما من خلال تطويرها بنفسها أو من خلال دمجها مع مزودي خدمات ACR خارجيين. وفي عام 2016، توفرت تطبيقات وأنظمة تشغيل إضافية للهواتف المحمولة مزودة بخدمات التعرف التلقائي على المحتوى، بما في ذلك بيتش وأوميوزيك ومي أو إس. [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]

التطبيقات

  • جمع بيانات الإعلان والعملاء : تُعدّ البيانات المُجمّعة حول عادات استهلاك العملاء للوسائط الإعلامية ذات قيمة كبيرة لمصنّعي الأجهزة والمعلنين وشركات تجميع البيانات. تُساعد تقنية التعرّف التلقائي على المحتوى (ACR) هذه الشركات على استطلاع اهتمامات العملاء وجمع البيانات، ما يُتيح استهدافهم بدقة أكبر من خلال حملات تسويقية وإعلانية مُخصّصة . وقد أُفيد في نوفمبر 2021 أن شركة Vizio، المُصنّعة لأجهزة التلفزيون الذكية ، حققت أرباحًا من بيع بيانات عملائها تفوق أرباحها من بيع أجهزة التلفزيون نفسها. [ 14 ] [ 15 ]
  • قياس الجمهور : أصبح من الممكن الآن الحصول على مقاييس قياس الجمهور في الوقت الفعلي من خلال تطبيق تقنية التعرف التلقائي على المحتوى (ACR) في أجهزة التلفزيون الذكية، وأجهزة الاستقبال الرقمية، والأجهزة المحمولة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية. تُعد بيانات القياس هذه ضرورية لتحديد كمية استهلاك الجمهور، وبالتالي وضع سياسات تسعير الإعلانات.
  • تحديد المحتوى : تساعد تقنية التعرف التلقائي على الكلام (ACR) الجمهور على استرجاع معلومات حول المحتوى الذي شاهدوه أو استمعوا إليه. [ 16 ] ويمكن ربط محتوى الفيديو والموسيقى الذي تم تحديده بمزودي محتوى الإنترنت للمشاهدة عند الطلب، أو بأطراف ثالثة للحصول على معلومات أساسية إضافية، أو بوسائل إعلام تكميلية.
  • تحسين المحتوى : نظرًا لقدرة الأجهزة على "إدراك" المحتوى الذي يتم مشاهدته أو الاستماع إليه، يمكن للأجهزة ذات الشاشة الثانية تزويد المستخدمين بمحتوى إضافي يتجاوز ما يُعرض على الشاشة الرئيسية. لا تقتصر تقنية التعرف التلقائي على المحتوى (ACR) على تحديد المحتوى فحسب، بل يمكنها أيضًا تحديد موقعه بدقة داخل المحتوى وعرض معلومات إضافية للمستخدمين. كما تُمكّن هذه التقنية مجموعة متنوعة من الميزات التفاعلية، مثل استطلاعات الرأي، والقسائم، واليانصيب، أو شراء السلع بناءً على الطابع الزمني. [ 17 ]

مخاوف الخصوصية

أعربت منظماتٌ تتراوح بين منظمة "إلكترونيك فرونتير فاونديشن" المدافعة عن حقوق المستهلك ومواقع تقنية مثل "بي سي ماج" عن اعتراضاتٍ جدية على جمع بيانات عادات استهلاك المستخدمين للمحتوى عبر أجهزتهم، وذلك لأسبابٍ تتعلق بالخصوصية. [ 18 ] [ 19 ]

بحث

أظهرت اختبارات أُجريت بشكل أساسي في المملكة المتحدة والولايات المتحدة الأمريكية خلال عام 2024 من قِبل عدة جامعات في المملكة المتحدة والولايات المتحدة الأمريكية وإسبانيا، باستخدام طرازات تلفزيون محددة من إل جي وسامسونج ، أن هذه الأجهزة تُنشئ حركة مرور شبكية ثابتة ومستمرة . خلال الاختبارات، أرسلت أجهزة إل جي بصمات رقمية كل 15 ثانية، بينما أرسلت أجهزة سامسونج بصمات رقمية كل دقيقة إلى نطاقات شبكية محددة. وُجد أن تقنية ACR قد لا تتمكن من التقاط إطارات محتوى جهات خارجية مثل نتفليكس بسبب مشاكل حقوق النشر والشروط المعقدة مع مُجمّعي المحتوى المنافسين، الذين يُقيّدون استخدام ACR لأساليبهم الخاصة. يعمل ACR بشكل مختلف في المملكة المتحدة والولايات المتحدة الأمريكية عند استخدام التلفزيون كشاشة عرض HDMI فقط، بالإضافة إلى التسجيل في خدمات الشركة المصنعة للتلفزيون، وذلك بسبب اختلاف القوانين واللوائح. يُمكن إيقاف حركة مرور ACR من خلال آلية إلغاء الاشتراك. [ 20 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 "التعرف الآلي على المحتوى لإنشاء أنظمة بيئية واعية بالمحتوى" (ملف PDF) . Civolution . مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 23 سبتمبر 2015. تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 يونيو 2015 .
  2. 1 2 "التعرف التلقائي على المحتوى (ACR)" . مستندات ACRCloud . مؤرشف من الأصل بتاريخ 28 فبراير 2017. تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 فبراير 2017 .
  3. ↑ سيكس، جورين؛ ليمان، مارك (27-10-2014). "بانكو: نظام بصمة صوتية قابل للتطوير يتعامل مع تعديل المقياس الزمني ودرجة الصوت" . جامعة غنت . تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 فبراير 2017 .
  4. ↑ مين، سامي (19 سبتمبر 2017). "نيلسن تُقدّم إعلانات تفاعلية فورية لأجهزة التلفزيون الذكية للحفاظ على تفاعل جمهور البث المباشر" . أدويك . تم الاطلاع عليه بتاريخ 11 يناير 2018 .
  5. 1 2 برينك، كايل. "مقدمة في المحتوى الآلي" . فيجل . مؤرشف من الأصل بتاريخ 24 يونيو 2015. تم الاطلاع عليه بتاريخ 22 يونيو 2015 .
  6. ↑ "التعرف التلقائي على المحتوى في فيسبوك" . مجموعة ستاركوم ميديافيست . SMG. 2014-06-03. مؤرشف من الأصل في 6 يوليو 2015. تم الاطلاع عليه في 6 يوليو 2015 .
  7. ↑ سولانا، آنا (17 أغسطس 2017). "كيف يمكن لهذه العلامات المائية المخفية في الفيديو أن تساعد في كشف القرصنة والصور المُعدّلة" . ZDNet . تم الاطلاع عليه بتاريخ 11 يناير 2018 .
  8. ↑ بومغارتنر، جيف (24 سبتمبر 2013). "فلينغو تعيد تسمية نفسها إلى سامبا تي في" . أخبار متعددة القنوات . تم الاسترجاع في 5 أكتوبر 2021 .
  9. ↑ سويدلو، تريسي (7 يوليو 2011). "موجز أخبار التلفزيون التفاعلي (الجزء الثاني): فلينغو، هولو، الاتحاد الدولي للاتصالات" . ITVT . مؤرشف من الأصل في 9 يوليو 2011.
  10. ↑ جورمان، مايكل (29 أغسطس 2013). "إل جي تتعاون مع كوجنيتيف نتوركس لجعل أجهزة التلفزيون الذكية أكثر ذكاءً وتفاعلية" . إنجادجيت . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 أغسطس 2016 .
  11. ↑ "ACRCloud تُعزز خاصية التعرف على الأغاني في أحدث شبكة تواصل اجتماعي، Peach" . شبكة أخبار صناعة الموسيقى . 4 يناير 2016. مؤرشف من الأصل في 8 مارس 2016. تم الاطلاع عليه في 3 مارس 2016 .
  12. ↑ فيكتوريا، هو (16 فبراير 2016). "شاومي ستساعدك في تسمية تلك الأغنية التي لا تستطيع التوقف عن ترديدها" . ماشابل . تم الاطلاع عليه في 3 مارس 2016 .
  13. ↑ "شركة ACRCloud تدعم إطلاق أول خدمة للتعرف على الموسيقى/الهمهمة في تايوان لصالح Omusic" . شبكة أخبار صناعة الموسيقى . 11 يناير 2016. مؤرشف من الأصل في 8 مارس 2016. تم الاطلاع عليه في 3 مارس 2016 .
  14. ↑ دان، ثوم (18 نوفمبر 2021). "شركة فيزيو لتصنيع أجهزة التلفزيون تجني أرباحًا من بيع البيانات أكثر من بيع أجهزة التلفزيون" . بوينغ بوينغ . تاريخ الاسترجاع: 22 نوفمبر 2021 .
  15. ↑ "بيان صحفي: شركة فيزيو القابضة تعلن عن نتائجها المالية للربع الثالث من عام 2021" . أخبار فيزيو القابضة . 9 نوفمبر 2021. تاريخ الاطلاع: 3 أبريل 2025 .
  16. ↑ وايس، توم (23 يناير 2018). "توم وايس: كسر الحواجز أمام الإعلانات الموجهة في أوروبا" . أخبار تلفزيون النطاق العريض . تم الاطلاع عليه بتاريخ 30 أغسطس 2018 .
  17. ↑ وولف، مايكل. "ثلاث طرق سيغير بها التعرف التلقائي على المحتوى التلفزيون" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 20 يونيو 2015 .
  18. ↑ ديرين، غلين (27 فبراير 2015). "أجهزة التلفزيون الذكية من سامسونج وإل جي وفيزيو تسجل وتشارك البيانات حول كل ما تشاهده: تحقيق أجرته مجلة "كونسيومر ريبورتس" حول وسطاء المعلومات الذين يسعون إلى تحويل عادات المشاهدة الخاصة بك إلى أموال" . مجلة "كونسيومر ريبورتس " . تاريخ الاطلاع: 27 فبراير 2017 .
  19. ↑ ويتني، لانس (2024-02-20). "كيفية منع أجهزة التلفزيون الذكية من التجسس عليك" . مجلة PCMAG . تم الاطلاع عليه بتاريخ 22-11-2021 .
  20. ↑ أنسلمي، جيانلوكا؛ فيكاريا، ياش؛ ديسوزا، ألكسندر؛ كاليخو، باتريشيا؛ آنا ماريا ماندالاري؛ شفيق، زبير (2024). "مشاهدة التلفزيون مع طرف ثانٍ: نظرة أولية على تتبع التعرف التلقائي على المحتوى في أجهزة التلفزيون الذكية". arXiv : 2409.06203v1 [ cs.CR ].