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

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=фейкові новини<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 7
Показані документи с 1 за 7

Назва журналу :Журналіст України -2017р.,N 9
Цікаві статті :
Новини спілки (стр.4-5) Кл.слова: безпека журналістів,партнерські відносини,Укрпошта
Вендін С. Корпункт НТН був останнім, який виїхав з Донецька/ С. Вендін ; інтерв'юер О. Войцехівська (стр.6-8) Кл.слова: Вендін Сергій, про нього,кореспондент,телеканал НТН
Швець О. Якщо людина плаче через чужу біду, вона стає кращою/ О. Швець ; інтерв'юер Л. Карлова (стр.10-14) Кл.слова: газета Факти,публікації,інформаційна війна
Страшко Н. Їздимо по селах, розповідаємо, що ми змінилися і хочемо писати про проблеми людей/ Н. Страшко ; інтерв'юер О. Войцехівська (стр.15-17) Кл.слова: Гадяцький вісник,реформування
Садомська Л. Майже з усіма героями своїх публікацій продовжую спілкуватись і після виходу матеріалів/ Л. Садомська ; інтерв'юер О. Войцехівська (стр.18-20) Кл.слова: Подільські вісті, газета,учасники антитерористичної операції,редакція
Лані Р. Ми повинні підтримувати та захищати професійну журналістику/ Р. Лані ; інтерв'юер О. Войцехівська (стр.22-23) Кл.слова: журналістика,фейкові новини,медіапростір
Чапала А. До фотозйомки в АТО треба підходити особливо обережно/ А. Чапала ; інтерв'юер О. Войцехівська (стр.25-30) Кл.слова: Новини Полтавщини, газета,фотозйомки,зона антитерористичних операцій
Назаренко О. Олександр Назаренко, голова Чернігівської ОО НСЖУ-Плануємо, аби кожен мав змогу внести пропозиції щодо роботи обласної організації/ О. Назаренко ; інтерв'юер О. Войцехівська (стр.32-36) Кл.слова: медіасередовище,фотожурналістика,журналісти, Чернігів
Оподаткування доходів членів трудового коелктиву під час реформування друкованих ЗМІ (стр.37-39) Кл.слова: реформування,оподаткування доходів,працівники редакції
Макеєв В. Паралельні прямі не перетинаються?/ В. Макеєв (стр.40-41) Кл.слова: журналістика,судове засідання,захист журналістів
Брик А. Тернопільська журналістка побувала за лаштунками найрозкішніших готелів світу/ А. Брик (стр.42-43) Кл.слова: готелі, Дубаї,найдорожчі готелі,журналісти
Відомий український конкурс стартував у Чернівцях (стр.44-45) Кл.слова: загальнонаціональний конкурс,українська мова,журналістський проект
Подільський Е. "Як ніхто інший з її оточення, матінка Серафима активно сприяє журналістському рухові на теренах Одещини"/ Е. Подільський (стр.46-48) Кл.слова: журналістський рух,матінка Серафима, про неї
Цікаві статті :
Знайти схожі

Форма документа :
Шифр видання :
Автор(и) : Лані, Ремзі
Назва : Ми повинні підтримувати та захищати професійну журналістику
Місце публікування : Журналіст України. - Київ: Національна спілка журналістів України, 2017. - № 9. - С. 22-23 (Шифр Ж793851931/2017/9)
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): журналістика--фейкові новини--медіапростір
Знайти схожі

Назва журналу :Практика управління дошкільним закладом -2018р.,N 8
Цікаві статті :
Нові нормативні акти у сфері освіти (стр.4-5)
Омельяненко Н. 5 акцентів у важливих справах керівника на вересень - листопад/ Н. Омельяненко (стр.6-14) Кл.слова: організаційні питання,робота з кадрами,контроль
Третяк В. Нові будівельні норми: як облаштувати ділянку та приміщення закладу освіти/ В. Третяк (стр.15-21) Кл.слова: проектування нових приміщень,реконструкція будівель
Горбенко І. Як створити інклюзивне середовище у закладі освіти/ І. Горбенко (стр.22-25) Кл.слова: інклюзивне навчання,інклюзивний заклад,інклюзивна освіта
7 відповідей про документи, що подає працівник при прийнятті на роботу (стр.26-27)
Дорош М. Інформація в інтернеті: як розпізнати фейк/ М. Дорош (стр.28-33) Кл.слова: соцмережі,фейкові новини
Правила інформаційної гігієни в інтернеті (стр.34-35)
Морєва О. 2 варіанти , як оплатити помічнику вихователя тимчасову заміну двірника/ О. Морєва (стр.36-37) Кл.слова: сумісництво,доплата
Петрусенко І. Новий прожитковий мінімум: на що вплинув, на що - ні/ І. Петрусенко (стр.38-39) Кл.слова: індексація зарплати,допомога по безробіттю,пенсії
Звільняємо працівників правильно. Тест (стр.40-41) Кл.слова: робота з кадрами
Юдін О. Право вибору чи обов’язок - робити щеплення/ О. Юдін (стр.42-44) Кл.слова: профілактичне щеплення,відповідальність за відмову
Цікаві статті :
Знайти схожі

Форма документа : Однотомне видання
Шифр видання : 070.16/П 61
Назва : Посібник з верифікації : визначний гід з верифікації цифрового контенту для висвітлення надзвичайних подій
Вихідні дані : Б.м., 2015
Кільк.характеристики :127 с
Ціна : 45.00 грн.
ДРНТІ : 19.41
УДК : 070.16:004.415.5 + 004.415.5
Предметні рубрики: Журналістика-- Перевірка інформації
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): перевірка інформації--verification of information--перевірка зображень--checking images--перевірка відео--video verification--фейкові новини--fake news--висвітлення катастроф--coverage of disasters
Примірники :ГП ЧЗ(1)
Вільні : ГП ЧЗ(1)
Знайти схожі

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Тищенко, Віталій
Назва : Аналіз методів навчання та інструментів нейромереж для виявлення фейків
Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2023. - Том 4, N 20. - С. 20-34. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2023.20.2034 (Шифр К667665926/2023/4/20). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2023.20.2034
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): фейкові новини--нейромережі--методи навчання--інструменти виявлення фейків--мережа інтернет
Анотація: У цій статті проводиться аналіз різних методів навчання та інструментів нейромереж для виявлення фейків. Розглядаються підходи до виявлення фейків на основі текстових, візуальних та змішаних даних, а також використання різних типів нейромереж, таких як рекурентні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, глибока нейронна мережа, генеративні змагальні мережі та. Також розглядаються методи навчання з вчителем та без вчителя, такі як автокодувальні нейромережі та глибокі варіаційні автокодувальні нейромережі.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua
Знайти схожі

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Тищенко, Віталій Сергійович, Мужанова, Тетяна Михайлівна
Назва : Дезінформація і фейкові новини: ознаки та методи виявлення в мережі інтернет
Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2022. - N 18. - С. 175-186. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.175186 (Шифр К667665926/2022/18). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.175186
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): дезінформація--фейкові новини--методи виявлення дезінформації--фейкові новини у мережі інтернет
Анотація: Розвиток глобальної мережі Інтернет, масштабне впровадження швидких і безкоштовних онлайн-сервісів не тільки розширили можливості доступу до інформації, але й змінили засади комунікації суспільства. Внаслідок спрощення механізмів створення та розповсюдження новин через Інтернет, а також фізичної неможливості перевірити величезні обсяги інформації, що циркулює в мережі, різко збільшилися обсяги поширення дезінформації та фейкових новин. З огляду на це виявлення неправдивих новин є важливим завданням, яке не тільки гарантує надання користувачам перевіреної інформаціїта запобігання маніпуляціям суспільною свідомістю, але й допоможе підтримувати надійну екосистему новин. На основі аналізу напрацювань міжнародних організацій і наукових публікацій встановлено, що дезінформація—ценедостовірна,оманлива, маніпулятивна інформація, створена навмисно заради отримання економічних,політичних або інших вигод, афейкові новини є одним із методів її поширення. Фейковим новинам притаманні такі риси як неправдивий маніпулятивний зміст; спрямованість на навмисне введення в оману, дезорієнтацію споживача; подання інформації від імені хибних або анонімних джерел; невідповідність заголовка зміступовідомлення; використання чуток ісатири; спрямування на критику соціальних або політичних питань; імітація легітимних новин; поширення в мережі Інтернет; економічні або політичні мотиви створення. У результаті дослідження встановлено, що саме користувачі Інтернету завдяки свідомому сприйняттю інформації та відповідальному підходу до її розповсюдження можуть знизити ефективність інструментів дезінформації та фейкових новин. Відзначено, що перевіреним методом уникнути неправдивих відомостей є отримувати перевірені новини з надійних джерел. Натомістьдля виявлення фейкових новин доцільно використовувати такі методи як: аналіз джерела, змісту й заголовку новин; перевіркаінформації про автора та джерел, на які посилаються в повідомленні; перевірка «свіжості» новини; використання фактчекінгових інструментів; консультування з експертом; аналіз власної емоційної реакції на новину тощо
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua
Знайти схожі

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

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