Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет
Проаналізовано наявні підходи до вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет, розглянуто екосистему новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, що передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджу...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Ukrainian National Forestry University
2022-12-01
|
| Series: | Науковий вісник НЛТУ України |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2472 |
| _version_ | 1811162280295923712 |
|---|---|
| author | Т. П. Дяк Ю. І. Грицюк П. П. Горват |
| author_facet | Т. П. Дяк Ю. І. Грицюк П. П. Горват |
| author_sort | Т. П. Дяк |
| collection | DOAJ |
| description |
Проаналізовано наявні підходи до вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет, розглянуто екосистему новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, що передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. З'ясовано, що мережа Інтернет має очевидні переваги над традиційними ЗМІ у розповсюдженні новин, такі як миттєвий доступ читачів до потрібної інформації, безкоштовне її розміщення, відсутність обмежень у стилі подання та різноманітність формату – текстова, графічна та мультимедійна. Однак, їхня неврегульованість будь-яким редакційним наглядом, а також державними органами з інформаційної безпеки призвели до того, що пересічному читачу часто важко визначити достовірність інформації в деяких опублікованих новинах. Встановлено, що серед вітчизняних фахівців заслуговують уваги ґрунтовні публікації в основному професійних журналістів, у яких вони висвітлюють як різну хибну інформацію, так і повну дезінформацію. Не відстають від них і молоді дарування, які у своїх критичних дописах розвінчують міфи про силу і міць північного сусіда, а також різні фейки про ті чи інші резонансні події. Зазначену проблему за останнє десятиліття з успіхом почали досліджувати закордонні вчені, які домоглися чималих результатів як у практичному, так і теоретичному планах. Досліджено, що головним завданням виявлення фейкових новин є автоматизована їх ідентифікація на ранніх стадіях появи, а також відсутність або мала кількість так званої позначеної (маркованої) інформації для машинного навчання відповідних моделей, призначених для ідентифікації фейкових новин, а також подальшого їх аналізу. Тому багато закордонних дослідників пропонують все нові та нові методи і засоби для виявлення фейкових новин, які з плином часу прогресують у вирішенні цієї проблеми з різним ступенем точності отриманих результатів. З'ясовано, що за терміном екосистемне мислення знаходиться деякий світогляд, цілеспрямоване мислення та відповідні дії людей, залучені в цій системі. Екосистема новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. Визначено, що існує певний набір методів і засобів, реалізованих у відповідних програмних системах, які найкраще підходять для вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет. Проте, більшість сучасних дослідників намагаються виробити свої підходи із застосуванням комбінацій унікальних і вже апробованих методик, щоб успішно вирішити зазначену проблему. Проаналізовано можливості сучасних програмних систем на підставі інноваційного фреймворку Transformer, який використовує зміст новин, їх контент і соціальний контекст для аналізу їхніх корисних характеристик, а також для прогнозування ймовірності появи серед них фейків. Розроблена модель, маючи в своїй основі архітектуру Transformer, легко піддається машинному навчанню за наборами позначених новин, що допомагає швидко виявляти фейки в новинній інформації.
|
| first_indexed | 2024-04-10T06:28:35Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-871e53c3169d4ed58510c8d4d73c15ca |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1994-7836 2519-2477 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T06:28:35Z |
| publishDate | 2022-12-01 |
| publisher | Ukrainian National Forestry University |
| record_format | Article |
| series | Науковий вісник НЛТУ України |
| spelling | doaj.art-871e53c3169d4ed58510c8d4d73c15ca2023-03-01T18:28:50ZengUkrainian National Forestry UniversityНауковий вісник НЛТУ України1994-78362519-24772022-12-0132610.36930/40320612Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі ІнтернетТ. П. Дяк0Ю. І. Грицюк1П. П. Горват2Національний університет "Львівська політехніка", м. ЛьвівНаціональний університет "Львівська політехніка", м. ЛьвівУжгородський національний університет, м. Ужгород Проаналізовано наявні підходи до вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет, розглянуто екосистему новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, що передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. З'ясовано, що мережа Інтернет має очевидні переваги над традиційними ЗМІ у розповсюдженні новин, такі як миттєвий доступ читачів до потрібної інформації, безкоштовне її розміщення, відсутність обмежень у стилі подання та різноманітність формату – текстова, графічна та мультимедійна. Однак, їхня неврегульованість будь-яким редакційним наглядом, а також державними органами з інформаційної безпеки призвели до того, що пересічному читачу часто важко визначити достовірність інформації в деяких опублікованих новинах. Встановлено, що серед вітчизняних фахівців заслуговують уваги ґрунтовні публікації в основному професійних журналістів, у яких вони висвітлюють як різну хибну інформацію, так і повну дезінформацію. Не відстають від них і молоді дарування, які у своїх критичних дописах розвінчують міфи про силу і міць північного сусіда, а також різні фейки про ті чи інші резонансні події. Зазначену проблему за останнє десятиліття з успіхом почали досліджувати закордонні вчені, які домоглися чималих результатів як у практичному, так і теоретичному планах. Досліджено, що головним завданням виявлення фейкових новин є автоматизована їх ідентифікація на ранніх стадіях появи, а також відсутність або мала кількість так званої позначеної (маркованої) інформації для машинного навчання відповідних моделей, призначених для ідентифікації фейкових новин, а також подальшого їх аналізу. Тому багато закордонних дослідників пропонують все нові та нові методи і засоби для виявлення фейкових новин, які з плином часу прогресують у вирішенні цієї проблеми з різним ступенем точності отриманих результатів. З'ясовано, що за терміном екосистемне мислення знаходиться деякий світогляд, цілеспрямоване мислення та відповідні дії людей, залучені в цій системі. Екосистема новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. Визначено, що існує певний набір методів і засобів, реалізованих у відповідних програмних системах, які найкраще підходять для вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет. Проте, більшість сучасних дослідників намагаються виробити свої підходи із застосуванням комбінацій унікальних і вже апробованих методик, щоб успішно вирішити зазначену проблему. Проаналізовано можливості сучасних програмних систем на підставі інноваційного фреймворку Transformer, який використовує зміст новин, їх контент і соціальний контекст для аналізу їхніх корисних характеристик, а також для прогнозування ймовірності появи серед них фейків. Розроблена модель, маючи в своїй основі архітектуру Transformer, легко піддається машинному навчанню за наборами позначених новин, що допомагає швидко виявляти фейки в новинній інформації. https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2472інтелектуальний аналіз текстівкомп'ютерна лінгвістикаштучний інтелектнейронна мережагенетичний алгоритмоптимальне рішення |
| spellingShingle | Т. П. Дяк Ю. І. Грицюк П. П. Горват Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет Науковий вісник НЛТУ України інтелектуальний аналіз текстів комп'ютерна лінгвістика штучний інтелект нейронна мережа генетичний алгоритм оптимальне рішення |
| title | Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет |
| title_full | Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет |
| title_fullStr | Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет |
| title_full_unstemmed | Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет |
| title_short | Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет |
| title_sort | проблема виявлення фейкових новин на веб сайтах мережі інтернет |
| topic | інтелектуальний аналіз текстів комп'ютерна лінгвістика штучний інтелект нейронна мережа генетичний алгоритм оптимальне рішення |
| url | https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2472 |
| work_keys_str_mv | AT tpdâk problemaviâvlennâfejkovihnovinnavebsajtahmerežíínternet AT ûígricûk problemaviâvlennâfejkovihnovinnavebsajtahmerežíínternet AT ppgorvat problemaviâvlennâfejkovihnovinnavebsajtahmerežíínternet |