Форма документа : Стаття із журналу Шифр видання : Автор(и) : Марценюк, Максим, Козачок, Валерій, Богданов, Олександр Назва : Аналіз методів виявлення дезінформації в соціальних мережах за допомогою машинного навчання Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2023. - Том 2, N 22. - С. 148-155. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2023.22.148155 (Шифр К667665926/2023/2/22). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2023.22.148155 Примітки : Бібліогр. в кінці ст. Ключові слова (''Вільн.індекс.''): соціальна мережа--дезінформація--неправдива інформація--фейкові новини--машинне навчання Анотація: Соціальні мережі вже давно стали невід’ємною частиною життя сучасного суспільства. Наприклад, в Україні понад 60% населення регулярно використовують їхній функціонал. Для деяких людей сторінки в тій чи іншій соцмережі набули комерційного значення та стали інструментом отримання прибутку. Є й непоодинокі випадки купівлі-продажу акаунтів або порушення авторських прав за допомогою них. Проте наразі в соціальних мережах набирає обертів поширення неточної інформації, спрямованої на введення в оману та завдання серйозної шкоди. Такий процес визначений як «дезінформація». Окрім дезінформації також розрізняють термін «неправдива інформація». Ці терміни не є синонімами, тому їх слід розрізняти для достовірності дослідження. Неправдивою є інформація, що несе неточні дані, які виникли внаслідок помилок, проте цей термін не містить в собі наміру навмисного введення в оману. У свою чергу, термін «дезінформація» навпаки — створений з метою навмисного поширення неправдивої інформації з метою введення в оману інших. В останні роки тема дезінформації, а також її наслідки привернули велику увагу. Незважаючи на те, що дезінформація не є новим явищем, технологічний прогрес створив ідеальну атмосферу для її швидкого поширення. Такі соціальні мережі, як Facebook, Twitter і YouTube, створюють сприятливий ґрунт для створення та поширення дезінформації та неправдивої інформації. Через це постає важливість дослідження, як працюють соціальні медіа, як створюються та поширюються фейкові новини через соціальні медіа та яку роль відіграють користувачі. Дослідження розглядає соціальні мережі як платформу для поширення дезінформації. Розгляд проблеми взаємодії користувачів із новинами в соціальних мережах доповнює проблематику фейкових новин, розглядаючи проблему взаємодії користувачів із новинами та співпраці в епоху інформації. Для достовірності дослідження, було розглянуто поняття дезінформації та неправдивої інформації. Наведено вичерпний огляд існуючих підходів до виявлення фейкових новин з точки зору машинного навчання. Алгоритми класифікації на основі машинного навчання відіграють дуже важливу роль у виявленні фейкових новин або чуток у соціальних мережах, що є дуже складним і важким процесом через різноманітні політичні, соціально-економічні та багато інших пов'язаних факторів. У цьому огляді розглядаються різні підходи до машинного навчання, такі як обробка природної мови (NLP), лінійна регресія, метод k-найближчих сусідів (KNN), метод опорних векторів (SVM), довга короткочасна пам'ять (LSTM), штучні нейронні мережі та багато інших. Дод.точки доступу: Козачок, Валерій Богданов, Олександр