Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

у знайденому

Знайдено у інших БД:

Наукові періодичні видання Університету (2)

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=соціальна мережа<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 26
Показані документи с 1 за 10

1-10 11-20 21-26

12 годин онлайн-спілкування з експертами! : січневий інтернет-марафон - 6нйяскравіша подія початку нового року! // Математика в школах України : науково-методичний журнал. Заснований у серпні 2002 р. - 2020. - N 7/8/9. - С. 2-3

Рубрики: Педагогіка--педагогічні журнали

Кл.слова (ненормовані):
педагогічний заклад -- дошкільна освіта -- інтернет-марафон -- оцінювання -- соціальна мережа

Є примірники у відділах: всього 2 : Ф3 (1), ГП ЧЗ (1)
Вільні: Ф3 (1), ГП ЧЗ (1)

Знайти схожі

Kuzminska, O. H.
Crowdsourcing and higher education / O. H. Kuzminska // Відкрите освітнє е-середовище сучасного університету = Open educational e-environment of modern University : науковий журнал. - 2016. - № 2. - С. 20-26, DOI 10.28925/2414-0325.2016.2.c2026 . - ISSN 2414-0325

Кл.слова (ненормовані):
краудсорсинґ -- вища школа -- ІКТ -- соціальна мережа -- досвід
Анотація: Матеріали статті присвячено питанням імплементації технології краудсорсингу в діяльність вищого навчального закладу. Розроблено класифікацію краудсорсингових проектів та визначено характеристики їх складових. Запропоновано приклад реалізації в НУБіП України.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://openedu.kubg.edu.ua

Є примірники у відділах: всього 6 : ГП ЧЗ (4), Ф3 (1), Ф2 (1)
Вільні: ГП ЧЗ (4), Ф3 (1), Ф2 (1)

Знайти схожі

Voitovych, Olesia.
Detection of fake accounts in social media = Виявлення фейкових облікових записів в соціальних мережах / O. Voitovych, L. Kupershtein, V. Holovenko // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2022. - N 18. - С. 86-98, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.8698. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
соціальна мережа -- інформаційна війна -- метрики соціальних мереж -- нейронні мережі -- метод опорних векторів
Анотація: Соціальні мережі все частіше використовуються як джерело інформації, в тому числі про події під час війни. Фейкові акаунти в соціальних мережах часто використовуються для різноманітних кібератак, інформаційно-психологічних операцій та маніпулювання суспільною думкою під час війни. Проведено аналіз методів дослідження соціальних мереж, досліджено основні показники та ознаки фейкових акаунтів у мережі Facebook. Кожний показник ідентифікується певною кількість балів залежно від умов від 0 до 3, які вказують нате, наскільки кожен із них впливає на висновок про фейковість облікового запису. Рівні впливу мають такі значення: 0 –не впливає,1 –слабкий вплив, 2 –значний вплив, 3 –критичний вплив. Наприклад, якщо у рівень впливу у деякого параметра визначений як3 -це означає, що даний параметр суттєво вказує на фейковість облікового запису. В іншому випадку, якщо показник знаходиться на рівні 0 або 1 -це означає, що таке значення параметру більш властиве реальному обліковому запису. Таким чином, за рівнем кожного з параметрів ми робимо висновок про фейковість або реальність певного акаунта. Аналізуються такі параметри облікового запису: лайки, друзі, пости та статуси, особиста інформація про користувача та фотографії з урахуванням їх можливих параметрів та впливу на статус облікового запису. Кожна метрика віднесена до відповідних категорій для зручності їх аналізу. Розроблено систему підтримки прийняття рішень щодо фейковості облікового запису соціальної мережі Facebook на основі метода опорних векторів у якості класифікатора, який на вхід отримує 9 параметрів, що характеризують обліковий запис і на виході дає передбачення чи акаунт реального користувача чи ні. Було проведено серію експериментальних досліджень, у яких реалізовано аналіз акаунтів. Точність класифікатора виявлення фейкових акаунтів після навчання на тестових даних становить 97%.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Kupershtein, Leonid
Куперштейн Леонід Михайлович
Holovenko, Vitalii
Головенько Віталій Олександрович
Войтович Олеся Петрівна

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

Ivanov, D.
The superhuman being manipulated: the digital and the real personality on social networks [Текст] = Надлюдна маніпульована: цифра та реальна ідентичність у соціальних мережах / D. Ivanov // Інтегровані комунікації = Integrated communication : науковий журнал. - 2019. - Вип. 1(7). - С. 19-25. - Бібліогр. в кінці ст.

Кл.слова (ненормовані):
надлюдина -- соціальна мережа -- профіль ідентичності -- великі дані -- категоризація
Анотація: Метою статті є опис базових механізмів використання даних активності чи пасивності користувачів соціальних мереж та власників гаджетів, а також пов’язаних із цим викликів. Використовуючи метод контент аналізу, профіль у соціальній мережі розглядається як профіль ідентичності власника, в якому наявність чи відсутність інформації свідчить про те, ким є користувач та до яких категорій його можна зарахувати за різноманітними критеріями. Профіль у мережі розглядається як місце сповіді користувача, а гаджет – як «протез», потрібний кожному для реалізації власних потреб. Таким чином, людина з гаджетом розглядається як єдине ціле. Наводено відомості про розвиток методики OCEAN, яка дозволяє «виміряти» психіку особи на підставі її аутоекспресії у соціальній мережі. Подано приклади використання даних користувачів фірмою Кембридж Аналітика для політичних цілей – президентських виборів у США 2016 року, Брексіту, а також приклади, які свідчать про глобальний рівень збору персональних відомостей, їх високу репрезентативність, автоматизацію процесів збору та обробки інформації користувачів соціальних мереж та їх профілювання. Для демонстрації рівня репрезентативності даних наведено порівняння кількості користувачів соціальної мережі Фейсбук у США з кількістю населення країни. Також з метою виявлення співвідношень тих аспектів, які вивчаються проаналізовано статистичні дані користувачів системи Андроід. Ґрунтуючись на методах індукції та дедукції, висвітлено проблеми, пов’язані з процесами використання інформації користувачів гаджетів (крадіжку ідентичності, використання персональних відомостей для маніпуляцій, у тому числі політичних та споживацьких, загрози для демократичності виборів та втрату суб’єктності у прийнятті рішень). Зазначено тенденцію зневіри людей до політичної системи загалом, яка буде розвиватися як реакція на зазначені вище процеси. Запропоновані рішення, що можуть зменшити негативні процеси (вдосконалення законодавства на міжнародному та національному рівнях, сприяння підвищенню обізнаності). Цінність цієї роботи для науки та суспільства вбачається у комплексну висвітленні проблем, які у багатьох аспектах залишаються маргінальними, хоча їх вплив на різні суспільні групи загалом та кожну людину зокрема є надзвичайно вагомими.
Дод.точки доступу:
Іванов Д. В.

Є примірники у відділах: всього 5 : ГП ЧЗ (2), Ф1 (1), Ф2 (1), Ф3 (1)
Вільні: ГП ЧЗ (2), Ф1 (1), Ф2 (1), Ф3 (1)

Знайти схожі

Марценюк, Максим.
Аналіз методів виявлення дезінформації в соціальних мережах за допомогою машинного навчання / М. Марценюк, В. Козачок, О. Богданов // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 2, N 22. - С. 148-155, DOI 10.28925/2663-4023.2023.22.148155. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
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.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Козачок, Валерій
Богданов, Олександр

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

Химиця, Наталія Олексіївна.
Брендинг та іміджування як основа успішного просування львівських кав’ярень у соціальній мережі Instagram / Н. О. Химиця, К. І. Петрик // Культура і сучасність : альманах. - 2021. - № 2. - С. 193-199. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2226-0285

Кл.слова (ненормовані):
імідж -- бренд -- іміджування -- фірмовий стиль -- позиціювання -- соціальна мережа -- цільова аудиторія -- комунікація -- комунікативні процеси
Дод.точки доступу:
Петрик, Катерина Іванівна

Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1)
Вільні: ГП ЧЗ (1)

Знайти схожі

Шифр: Д960693175/2022/3
Журнал

Демографія та соціальна економіка [Текст] : науковий журнал/ Національна академія наук України Інститут демографії та соціальних досліджень імені М. В. Птухи НАН України. - Київ : Національна академія наук України, 2004 - . - Виходить кожного кварталу
2022р. № 3

Зміст:
Гладун, О. М. Генезис демографічного реєстру в Україні / О. М. Гладун, М. В. Пугачова. - С.3-25. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: реєстри населення, структура електронного реєстру, перепис населення
Рингач, Н. О. Два роки пандемії COVID-19 в Україні: зміни смертності внаслідок новоутворень / Н. О. Рингач. - С.26-45. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: новоутворення, злоякісні новоутворення, відмінності за статтю
Гунько, Н. В. Якби не було війни: прогноз демографічних показників для громад Вишгородського району Київської області / Н. В. Гунько, О. Г. Кукуш, А. А. Мелекесцева. - С.46-64. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: прогнозування, сплайни, демографічні показники
Колот, А. М. До філософії моральної економіки: концептологія людиноцентричності / А. М. Колот, О. О. Герасименко. - С.65-88. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: моральна економіка, культура економіки, солідаризм
Makarova, O. V. Volunteer movement in germany (current aspects) / O. V. Makarova. - С.89-101. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: волонтерство, соціальна підтримка, місцеві спільноти
Звонар, В. П. Закономірності формування соціального капіталу в Україні: теоретичні засади і міжнародний контекст / В. П. Звонар, О. І. Дяконенко, О. Ю. Сова. - С.102-122. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: соціальний капітал, закономірності формування, соціальна мережа
Реут, А. Г. Житлова проблема в Україні на тлі війни 2022 року / А. Г. Реут, Ю. Л. Когатько. - С.123-144. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: зруйноване житло, вимушено переміщені особи, житлова політика
Перегудова, Т. В. Надання соціальної допомоги внутрішньо переміщеним особам за принципом соціально-трудової інклюзії / Т. В. Перегудова. - С.145-164. - Бібліогр. в кінці ст.
Кл.слова: працездатність особи, соціальна інтеграція, ефективність соціальних програм
Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1)
Вільні: ГП ЧЗ (1)

Учбова література:
ФПСРСО / СПСР / 231 / Практикум із організації системи соціальної підтримки населення в ОТГ / 1 / ДОП
ФПСРСО / СПСР / 231 / Практикум із організації системи соціальної підтримки населення в ОТГ / 2 / ДОП
Знайти схожі

Заборонено доступ до мереж Вконтакте й Однокласники. Указ Президента України [Текст] // Управління освітою : часопис для керівників освітньої галузі. - 2017. - № 6. - С. 16-18

Кл.слова (ненормовані):
соціальна мережа -- санкції -- обмежувальні заходи

Є примірники у відділах: всього 2 : Ф3 (1), Ф2 (1)
Вільні: Ф3 (1), Ф2 (1)

Знайти схожі

Зроблено в Україні. Українські соціальні мережі [Текст] // Управління освітою : часопис для керівників освітньої галузі. - 2017. - № 6. - С. 19

Кл.слова (ненормовані):
соціальна мережа -- українська соціальна мережа -- прикладний менеджмент

Є примірники у відділах: всього 2 : Ф3 (1), Ф2 (1)
Вільні: Ф3 (1), Ф2 (1)

Знайти схожі

10.

Марковець, Олександр.
Консілідація інформації про діяльність учасників групи в соціальній мережі Facebook [Текст] / О. Марковець, Р. Паздерська // Вісник Книжкової палати : науково-практичний журнал. - 2019. - N 6. - С. 22-27. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2076-9326

Кл.слова (ненормовані):
соціальна мережа -- користувач -- методи збору інформації -- інформаційні технології -- масиви інформації -- системний аналіз -- критерії -- оцінка
Дод.точки доступу:
Паздерська, Руслана

Є примірники у відділах: всього 1 : ГП ЧЗ (1)
Вільні: ГП ЧЗ (1)

Знайти схожі

1-10 11-20 21-26

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)