АНАЛІЗ МЕТОДОЛОГІЙ ВИЯВЛЕННЯ ДЖЕРЕЛ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-341-5-8Ключові слова:
виявлення джерел дезінформації, виявлення фейкових новин, глибоке навчання, машинне навчання, обробка природної мови, точністьАнотація
Виявлення джерел дезінформації та фейкових новин є досить складним завданням. Дезінформація – це неправдива та свідомо створена для заподіяння шкоди людині, соціальній групі, організації чи країні інформація. Одним з різновидів джерел дезінформації є фейкові новини, що являються навмисним поданням неправдивої інформації. На сьогодні запропоновано кілька підходів до вирішення цієї проблеми. У роботі проведено аналіз відомих методологій для виявлення джерел дезінформації та фейкових новин. На основі проведеного аналізу можна виділити два основних підходи для виявлення джерел дезінформації: вручну та автоматично. Для ручної перевірки фактів залучаються експерти. Автоматичні техніки виявлення джерел дезінформації базуються на методах глибокого та машинного навчання.
Систематизовано методології виявлення джерел дезінформації та проведено їх детальний аналіз, що дало змогу обрати найефективніші методи для майбутніх експериментів. Метод на основі машинного навчання виявився більш ефективним, після оцінки усіх автоматичних методів. Подальше дослідження буде спрямоване на реалізацію прототипу системи розпізнавання джерел дезінформації для україномовних текстів, збору даних для тестування та оцінювання запропонованої системи.
