ДОСЛІДЖЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ВИЯВЛЕННЯ ДЖЕРЕЛ ТА ШЛЯХІВ РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН І ПРОПАГАНДИ КІБЕРПРОСТОРІ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1126

Ключові слова:

текстові ембедінги, косинусна схожість, кластеризація, аналіз поширення інформації, графова візуалізація, інформаційна безпека

Анотація

У статті представлено інформаційну технологію виявлення джерел та маршрутів поширення фейкових новин і пропаганди в соціальних мережах та онлайн-медіа. Запропонований підхід ґрунтується на векторизації текстових публікацій за допомогою мовних моделей, обчисленні косинусної схожості та кластеризації повідомлень для виявлення тематично подібних груп. На основі сформованих кластерів будується хронологічна графова візуалізація, що дозволяє ідентифікувати первинні джерела дезінформації, ключових ретрансляторів і швидкість її поширення. Експериментальне дослідження проведено на зведеному датасеті обсягом понад 2000 публікацій, у якому частки правдивих і фейкових повідомлень є порівняно збалансованими. Аналіз взаємодії показав, що близько 75 % усіх публікацій отримують не більше 20 вподобань, тоді як лише менше 5 % повідомлень формують «довгий хвіст» із сотнями та тисячами реакцій. При цьому дезінформаційні повідомлення частіше або залишаються майже непоміченими, або різко набирають аномально високу популярність за короткий проміжок часу. Аналіз поширень виявив, що приблизно 80 % постів мають не більше 5 репостів, однак серед найбільш поширюваних повідомлень частка фейкових суттєво зростає. Платформний аналіз показав, що на веб-ресурсах і авторитетних медіа переважає достовірний контент, тоді як у соціальних мережах та месенджерах (зокрема Telegram) співвідношення правдивих і фейкових повідомлень є близьким до рівноважного, а в окремих мережах домінує дезінформація. Порівняння моделей ембедінгів засвідчило, що модель OpenAI забезпечує чіткіше розділення повідомлень у просторі ознак та дозволяє виявити до 10–11 значущих кластерів при оптимальному порозі косинусної схожості τ ≈ 0,55–0,60, тоді як для локальної моделі оптимальний поріг є значно вищим (τ ≈ 0,86–0,88). Побудовані графи поширення показали, що часовий інтервал між первинною публікацією фейку та його появою на інших платформах може становити від кількох годин до кількох діб, а трансформація репостів в «оригінальні» публікації є типовим механізмом приховування джерела.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Paraschiv, M., et al. (2022). A unified graph-based approach to disinformation detection using contextual and semantic relations. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 16. https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.11781

Monti, F., et al. (2019). Fake news detection on social media using geometric deep learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1902.06673

Gong, S., et al. (2023). Fake news detection through graph-based neural networks: A survey. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.12639

Papadopoulou, O., et al. (2022). MeVer NetworkX: Network analysis and visualisation for tracing disinformation. Future Internet, 14(5), Article 147. https://doi.org/10.3390/fi14050147

Soga, K., Yoshida, S., & Muneyasu, M. (2024). Graph-based interpretability for fake news detection through topic- and propagation-aware visualisation. Computation, 12(4), Article 82. https://doi.org/10.3390/computation12040082

Luo, H., Cai, M., & Cui, Y. (2021). Spread of misinformation in social networks: Analysis based on Weibo tweets. Security and Communication Networks, 2021, Article 7999760. https://doi.org/10.1155/2021/7999760

Béres, F., et al. (2023). Network embedding aided vaccine skepticism detection. Applied Network Science, 8(1), Article 11. https://doi.org/10.1007/s41109-023-00534-x

Liu, P., et al. (2025). A thorough comparison between independent cascade and susceptible-infected-recovered models. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(1). https://doi.org/10.1609/aaai.v39i1.32028

Muñoz, P., Díez, F., & Bellogín, A. (2024). Modeling disinformation networks on Twitter: Structure, behavior, and impact. Applied Network Science, 9(1), Article 4. https://doi.org/10.1007/s41109-024-00610-w

Su, T., Macdonald, C., & Ounis, I. (2022). Leveraging users’ social network embeddings for fake news detection on Twitter. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.10672

Schiffrin, A., et al. (2022). AI startups and the fight against mis/disinformation online: An update. German Marshall Fund of the United States.

Shu, K., Sliva, A., Wang, S., Tang, J., & Liu, H. (2017). Fake news detection on social media: A data mining perspective. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 19(1), 22-36. https://doi.org/10.1145/3137597.3137600

Downloads


Переглядів анотації: 3

Опубліковано

2026-06-24

Як цитувати

Висоцька, В., Чирун, Л., Тепли, Я., Куриляк, Ю., & Торшин, В. (2026). ДОСЛІДЖЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ВИЯВЛЕННЯ ДЖЕРЕЛ ТА ШЛЯХІВ РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН І ПРОПАГАНДИ КІБЕРПРОСТОРІ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 1(33), 207–224. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1126

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають