Алгоритмічні методи виявлення фейкових новин та дезінформації
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Квалiфiкацiйна робота мiстить: 54 стор., 8 рисунки, 7 таблиць, 58 джерел.
Миттєве поширення інформації в цифровому середовищі спровокувало стрімке зростання обсягів дезінформації та фейкових новин. Оскільки маніпулятивний контент апелює до емоцій і поширюється швидше за перевірені факти, традиційний ручний фактчекінг не встигає ефективно йому протидіяти. Це зумовлює актуальність розробки автоматизованих підходів на основі машинного навчання, обробки природної мови та аналізу мережевих структур для виявлення фейків на ранніх етапах.
У роботі досліджено методи автоматичної класифікації новин за текстовим контентом, характеристиками джерела та структурою поширення в соцмережах. Особливу увагу приділено застосуванню моделей типу BERT для семантичного аналізу та графових нейронних мереж для відстеження інформаційних потоків. На основі цього запропоновано концепцію гібридної моделі, яка інтегрує тексти й поведінкові патерни в єдину систему прийняття рішень, що суттєво підвищує точність ідентифікації маніпуляцій.
Практична складова дослідження включає розробку програмного прототипу системи та експериментальну перевірку його ефективності на реальних наборах даних. Отримані результати підтвердили доцільність використання гібридних моделей штучного інтелекту для автоматичного моніторингу медіапростору. Створений підхід може слугувати базою для інтелектуальних систем захисту інформаційного поля від деструктивного впливу фейків.
Опис
Ключові слова
фейкові новини, дезінформація, машинне навчання, обробка природної мови, трансформерні моделі, графові нейронні мережі, класифікація тексту
Бібліографічний опис
Мерзла, І. О. Алгоритмічні методи виявлення фейкових новин та дезінформації : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Мерзла Ірина Олексіївна. – Київ, 2026. – 54 с.