Головна Спрощенний режим Посібник користувача
Авторизація
Прізвище
Пароль
 

Бази даних


Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Зона пошуку
у знайденому
 Знайдено у інших БД:Наукові періодичні видання Університету (2)
Формат представлення знайдених документів:
повний інформаційнийкороткий
Відсортувати знайдені документи за:
авторомназвоюроком виданнятипом документа
Пошуковий запит: (<.>K=соціальна мережа<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 26
Показані документи с 1 за 10
 1-10    11-20   21-26 
1.

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Назва : 12 годин онлайн-спілкування з експертами! : січневий інтернет-марафон - 6нйяскравіша подія початку нового року!
Місце публікування : Математика в школах України: науково-методичний журнал. Заснований у серпні 2002 р. - Харків: ТОВ "Видавнича група "Основа", 2020. - N 7/8/9. - С. 2-3 (Шифр М021125/2020/7/9)
Предметні рубрики: Педагогіка-- педагогічні журнали
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): педагогічний заклад--дошкільна освіта--інтернет-марафон--оцінювання--соціальна мережа
Знайти схожі

2.

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Kuzminska O. H.
Назва : Crowdsourcing and higher education
Місце публікування : Відкрите освітнє е-середовище сучасного університету: науковий журнал/ Київський столичний університет імені Бориса Грінченка. - Київ: Київський столичний університет імені Бориса Грінченка, 2016. - № 2. - С. 20-26. - ISSN 2414-0325, DOI 10.28925/2414-0325.2016.2.c2026 (Шифр В505452853/2016/2). - ISSN 2414-0325, DOI 10.28925/2414-0325.2016.2.c2026
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): 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
Знайти схожі

3.

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Voitovych, Olesia, Kupershtein, Leonid, Holovenko, Vitalii
Назва : Detection of fake accounts in social media
Паралельн. назви :Виявлення фейкових облікових записів в соціальних мережах
Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2022. - N 18. - С. 86-98. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.8698 (Шифр К667665926/2022/18). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.8698
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): 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
Знайти схожі

4.

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Ivanov D.
Назва : The superhuman being manipulated: the digital and the real personality on social networks
Паралельн. назви :Надлюдна маніпульована: цифра та реальна ідентичність у соціальних мережах
Місце публікування : Інтегровані комунікації: науковий журнал/ Київський університет імені Бориса Грінченка, Інститут журналістики. - Київ: Київський університет імені Бориса Грінченка, 2019. - Вип. 1(7). - С. 19-25 (Шифр І254815328/2019/1(7))
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): 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.
Знайти схожі

5.

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.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua
Знайти схожі

6.

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Химиця, Наталія Олексіївна, Петрик, Катерина Іванівна
Назва : Брендинг та іміджування як основа успішного просування львівських кав’ярень у соціальній мережі Instagram
Місце публікування : Культура і сучасність: альманах/ Міністерство культури України, Нац. акад. керівних кадрів культури і мистецтв. - Київ: Міленіум, 2021. - № 2. - С. 193-199. - ISSN 2226-0285 (Шифр К484478478/2021/2). - ISSN 2226-0285
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): імідж--бренд--іміджування--фірмовий стиль--позиціювання--соціальна мережа--цільова аудиторія--комунікація--комунікативні процеси
Знайти схожі

7.

Назва журналу :Демографія та соціальна економіка -2022р.,N 3
Цікаві статті :
Гладун О. М. Генезис демографічного реєстру в Україні/ О. М. Гладун, М. В. Пугачова (стр.3-25) 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 (стр.26-45) 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 (стр.46-64) Кл.слова: прогнозування,сплайни,демографічні показники
Колот А. М. До філософії моральної економіки: концептологія людиноцентричності/ А. М. Колот, О. О. Герасименко (стр.65-88) Кл.слова: моральна економіка,культура економіки,солідаризм
Makarova O. V. Volunteer movement in germany (current aspects)/ O. V. Makarova (стр.89-101) 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 (стр.102-122) 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 (стр.123-144) 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 (стр.145-164) Кл.слова: працездатність особи,соціальна інтеграція,ефективність соціальних програм
Цікаві статті :
Знайти схожі


8.

Форма документа : Стаття з газети
Шифр видання :
Назва : Заборонено доступ до мереж Вконтакте й Однокласники. Указ Президента України
Місце публікування : Управління освітою: часопис для керівників освітньої галузі/ МОН України, Нац. акад. пед. наук України. - Київ: Шкільний світ, 2017. - № 6. - С. 16-18 (Шифр У070290/2017/6)
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): соціальна мережа--санкції--обмежувальні заходи
Знайти схожі

9.

Форма документа : Стаття з газети
Шифр видання :
Назва : Зроблено в Україні. Українські соціальні мережі
Місце публікування : Управління освітою: часопис для керівників освітньої галузі/ МОН України, Нац. акад. пед. наук України. - Київ: Шкільний світ, 2017. - № 6. - С. 19 (Шифр У070290/2017/6)
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): соціальна мережа--українська соціальна мережа--прикладний менеджмент
Знайти схожі

10.

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Марковець, Олександр, Паздерська, Руслана
Назва : Консілідація інформації про діяльність учасників групи в соціальній мережі Facebook
Місце публікування : Вісник Книжкової палати: науково-практичний журнал/ Книжкова палата України імені Івана Федорова. - Київ: КПУ, 2019. - N 6. - С. 22-27. - ISSN 2076-9326 (Шифр В890024/2019/6). - ISSN 2076-9326
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): соціальна мережа--користувач--методи збору інформації--інформаційні технології--масиви інформації--системний аналіз--критерії--оцінка
Знайти схожі

 1-10    11-20   21-26 
 
© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)