МЕТОДИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ, ФЕЙКІВ ТА ПРОПАГАГДИ В ЗАСОБАХ МАСОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У даній статті проводиться комплексне дослідження сучасних підходів, які використовуються для ідентифікації дезінформації/фейків/пропаганди. Дослідження починається з розгляду поширеності та впливу дезінформації, наголошуючи на необхідності передових методів ідентифікації. Простежуючи еволюцію методів, стаття заглиблюється в історичні підходи та їх адаптацію до динамічного медіаландшафту. Центральними для обговорення є передові методи, такі як обробка природної мови (NLP), яка аналізує лінгвістичні шаблони для виявлення невідповідностей у текстовому вмісті. У статті досліджуються переваги NLP, включаючи масштабованість і аналіз у реальному часі, разом з обмеженнями, пов’язаними з контекстною неоднозначністю та розвитком мовних нюансів. Мультимодальний аналіз займає центр уваги, пропонуючи цілісну перспективу завдяки інтеграції текстових і візуальних елементів. У статті з’ясовуються переваги мультимодального аналізу, підкреслюється його потенціал для всебічного розуміння та підвищеної точності, визнаючи при цьому проблеми, пов’язані зі складністю аналізу та контекстними нюансами. Машинне навчання постає як динамічний інструмент для розпізнавання образів і адаптації, що сприяє аналізу в реальному часі. У статті висвітлюються переваги машинного навчання, такі як масштабованість, і розглядаються його обмеження, включно з упередженнями в навчальних даних і вразливістю до агресивних атак. Додатково у статті поводиться аналіз пропаганди на основі емоційного забарвлення який виявляє відмінностей між пропагандою та не-пропагандою. Рекомендації щодо майбутніх досліджень підкреслюють важливість прозорості моделей і постійних зусиль для усунення упереджень. Оскільки цифровий ландшафт продовжує розвиватися, ці досягнення відкривають шлях до стійких стратегій у виявленні та протидії фейкам і пропаганді.