СУЧАСНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ВПЛИВІВ   У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ

Олександр Ткаченко; Анна Ільєнко; Олександр Улічев; Єлизавета Мелешко; Лілія Галата

doi:10.28925/2663-4023.2025.27.716

Автор(и)

Олександр Ткаченко Центрально український національний технічний університет, Державний університет «Київський авіаційний інститут», https://orcid.org/0009-0008-1721-3455
Анна Ільєнко Державний університет «Київський авіаційний інститут» https://orcid.org/0000-0001-8565-1117
Олександр Улічев Центральноукраїнський національний технічний університет https://orcid.org/0000-0003-3736-9613
Єлизавета Мелешко Центральноукраїнський національний технічний університет https://orcid.org/0000-0001-8791-0063
Лілія Галата Державний університет «Київський авіаційний інститут» https://orcid.org/0000-0002-7978-3954

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.716

Ключові слова:

соціальні мережі; інформаційний вплив; дезінформація; кібербезпека; інформаційна безпека; управління інформацією, нейронні мережі, поведінка користувачів.

Анотація

Сучасні соціальні мережі відіграють значну роль у формуванні суспільної думки та поширенні інформаційних потоків. З розвитком технологій штучного інтелекту та машинного навчання зросла здатність платформ впливати на сприйняття інформації та поведінку користувачів. У статті висвітлено результати сучасних досліджень у сфері інформаційних впливів, зокрема дезінформації, маніпулятивного контенту та їхнього впливу на суспільство. Окреслено основні напрями аналізу, включаючи механізми поширення дезінформації, роль соціальних платформ, використання штучного інтелекту (ШІ) для виявлення маніпуляцій, а також психологічні, технічні та правові аспекти протидії. Ця стаття аналізує актуальні дослідження з управління інформаційними впливами в соціальних мережах, розглядаючи можливості нейронних мереж для ідентифікації та аналізу впливів, що можуть викликати нерегулярні зміни в поведінці користувачів. Особливу увагу приділено використанню ШІ та нейронних мереж для автоматизації виявлення фейкового контенту, вивченню алгоритмів соціальних мереж і боротьбі з деструктивними інформаційними кампаніями в умовах гібридної війни. Розглянуто перспективи подальших досліджень, серед яких розвиток адаптивних моделей ШІ, створення нормативно-правових механізмів регулювання інформаційного простору та вивчення впливу інформаційних "бульбашок". У роботі також розглядаються соціальні та когнітивні фактори, які сприяють поширенню маніпулятивного контенту, з урахуванням культурних контекстів. Зроблено висновок, що постійний розвиток технологій створення дезінформації підкреслює необхідність міждисциплінарного підходу до її дослідження. Отримані результати сприяють розробці ефективних інструментів для забезпечення інформаційної безпеки в глобальному масштабі та створюють основу для подальших інновацій у цій галузі.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

World Economic Forum. (2024). The Global Risks Report 2024. Retrieved from https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Global_Risks_Report_2024.pdf

Scopus. (n.d.). Influence of social networks [Search results]. https://www.scopus.com/results/results.uri?sort=plf-f&src=s&st1=Influence+social+networks&sid=2e9da1c4c0f6c0ad01f9ba4611b01431&sot=b&sdt=b&sl=40&s=TITLE-ABS-KEY%28Influence+social+networks%29&origin=searchbasic

Bakshy, E., Rosenn I., Marlow C., & Adamic L. (2012). The role of social networks in information diffusion. In: Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web (WWW ‘12). Association for Computing Machinery, 519–528. https://doi.org/10.1145/2187836.2187907

Acemoglu, D., Ozdaglar, A., & ParandehGheibi, A. (2010). Spread of (mis)information in social networks. Games and Economic Behavior, 70(2), 194–227. https://doi.org/10.1016/j.geb.2010.01.005

Cordasco, G., Gargano, L., & Rescigno, A. A. (2019). Active influence spreading in social networks. Theoretical Computer Science, 764, 15–29. https://doi.org/10.1016/j.tcs.2018.02.024

Abd Al-Azim, N. A. R., Gharib, T. F., Hamdy, M., & Afify, Y. (2022). Influence propagation in social networks: Interest-based community ranking model. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 34(5), 2231–2243. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.08.004

Chen, W., Castillo, C., & Lakshmanan, L. V. S. (2013). Information and influence propagation in social networks. Morgan & Claypool Publishers.

Zheng, X., Zhong, Y., & Zeng, D. et al. (2012). Social influence and spread dynamics in social networks. Front. Comput. Sci. 6, 611–620. https://doi.org/10.1007/s11704-012-1176-1

Govindankutty, S., & Gopalan, S. P. (2024). Epidemic modeling for misinformation spread in digital networks through a social intelligence approach. Sci. Rep. 14. https://doi.org/10.1038/s41598-024-69657-0

Tomassi, A., Falegnami, A., & Romano, E. (2024). Mapping automatic social media information disorder. The role of bots and AI in spreading misleading information in society. PLoS ONE 19(5). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0303183

Ittan, M. E., Elayidom, S. M., & Mathew, M. P. (2025). The Social Media Influence Journey: A Comprehensive Study of Techniques and Strategies for Effective Diffusion. Enhancing Communication and Decision-Making With AI. IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-9246-1.ch003

Bartal, A., & Jagodnik, K. M. (2021). Role-aware information spread in online social networks. Entropy, 23(11), 1542. https://doi.org/10.3390/e23111542

Kumar, S., Mallik, A., Khetarpal, A., Panda, B.S. (2022). Influence maximization in social networks using graph embedding and graph neural network. Information Sciences, 607, 1617–1636. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.06.075

Gong, Y., Shang, L., & Wang, D. (2024). Integrating social explanations into explainable artificial intelligence (XAI) for combating misinformation: Vision and challenges. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 11(5), 6705–6726. https://doi.org/10.1109/TCSS.2024.3404236

Parthiban, G., Germanaus, A. M., & S. John Peter. (2024). A Hybrid Approach for Integrating Deep Learning and Explainable AI for augmented Fake News Detection. Journal of Computational Analysis and Applications (JoCAAA), 33(06), 299–308.

Kumar, S., Mallik, A., & Panda, B.S. (2023). Influence maximization in social networks using transfer learning via graph-based LSTM. Expert Systems with Applications, 212. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118770

Guinote, A., Kossowska, M., Jago, M., Idenekpoma, S., Biddlestone, M. (2025). Why do people share (mis)information? Power motives in social media. Computers in Human Behavior, 16. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108453

Bian, T., Xiao, X., Xu, T., Zhao, P., Huang, W., Rong, Y., & Huang, J. (2020). Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(01), 549–556. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5393

Statista. (2024). Daily time spent on social networking by internet users worldwide from 2012 to 2023 [Graph]. https://www.statista.com/statistics/433871/daily-social-media-usage-worldwide/

Zhang, C., Fan, C., Yao, W., Hu, X., & Mostafavi, A. (2019). Social media for intelligent public information and warning in disasters: An interdisciplinary review. International Journal of Information Management, 49, 190–201. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.004

Liu, Y., & Wu, Y. F. (2018). Early detection of fake news on social media through propagation path classification with recurrent and convolutional networks. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1).

Kanavos, A., & Livieris, I. E. (2020). Fuzzy information diffusion in Twitter by considering user’s influence. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 29(5). https://doi.org/10.1142/S0218213020400035

Montanari, A., & Saberi, A. (2010). The spread of innovations in social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(47), 20196–20201. https://doi.org/10.1073/pnas.1004098107

Yang, K.-C., Varol, O., Davis, C. A., Ferrara, E., Flammini, A., & Menczer, F. (2019). Arming the public with artificial intelligence to counter social bots. Human Behavior and Emerging Technologies, 1(1), 48–61. https://doi.org/10.1002/hbe2.115

Meel, P., & Vishwakarma, D. K. (2020). Fake news, rumor, information pollution in social media and web: A contemporary survey of state-of-the-arts, challenges, and opportunities. Expert Systems with Applications, 153. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.112986

Ratkiewicz, J., Conover, M., Meiss, M., Goncalves, B., Flammini, A., & Menczer, F. (2021). Detecting and Tracking Political Abuse in Social Media. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 5(1), 297–304. https://doi.org/10.1609/icwsm.v5i1.14127

Sadiku, M. N. O., Ashaolu, T. J., & Ajayi-Majebi, A. (2021). Artificial intelligence in social media. International Journal of Scientific & Engineering Research, 2(1), 15–20.

Benabdelouahed, R., & Dakouan, C. (2020). The use of artificial intelligence in social media: Opportunities and perspectives. Expert Journal of Marketing, 8(1), 63–72.

Fernandez-Luque, L., & Imran, M. (2018). Humanitarian health computing using artificial intelligence and social media: A narrative literature review. International Journal of Medical Informatics, 114, 64–70.

Nunavath, V., & Goodwin, M. (2018). The Role of Artificial Intelligence in Social Media Big data Analytics for Disaster Management-Initial Results of a Systematic Literature Review. Proceedings of the 5th International Conference on Information and Communication Technologies for Disaster Management, IEEE. https://doi.org/10.1109/ICT-DM.2018.8636388

Ozbay, F. A., & Alatas, B. (2020). Fake news detection within online social media using supervised artificial intelligence algorithms. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 540. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.123174

Kaplan, A. (2020). Artificial intelligence, social media, and fake news: Is this the end of democracy? In Media & Society, Westminster Research, 165–180.

Thuraisingham, B. (2020). The role of artificial intelligence and cyber security for social media. 2020 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW). https://doi.org/10.1109/IPDPSW50202.2020.00184

Babu, N. V., & Kanaga, E. G. M. (2022). Sentiment analysis in social media data for depression detection using artificial intelligence: A review. SN Computer Science, 3(1), 1–15. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00958-1

Hajli, N., Saeed, U., & Tajvidi, M. (2022). Social bots and the spread of disinformation in social media: The challenges of artificial intelligence. British Journal of Management, 33(1), 45–62. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12554

Shao, C., Ciampaglia, G., Varol, O., Flammini, A., & Menczer, F. (2017). The spread of fake news by social bots. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1707.07592

Surjatmodjo, D., Unde, A. A., Cangara, H., & Sonni, A. F. (2024). Information pandemic: A critical review of disinformation spread on social media and its implications for state resilience. Social Sciences, 13(8). https://doi.org/10.3390/socsci13080418

Bradshaw, S. (2020). Influence operations and disinformation on social media. https://www.cigionline.org/articles/influence-operations-and-disinformation-social-media/?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-series

Buchanan, T. (2020). Why do people spread false information online? The effects of message and viewer characteristics on self-reported likelihood of sharing social media disinformation. PLoS ONE 15(10). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239666

Wang, Y., McKee, M., Torbica, A., & Stuckler, D. (2019). Systematic literature review on the spread of health-related misinformation on social media. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953619305465

Shu, K., Bhattacharjee, A., Alatawi, F., Nazer, T. H., Ding, K., Karami, M., & Liu, H. (2020). Combating disinformation in a social media age. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(6). https://doi.org/10.1002/widm.1385

Hajli, N., Saeed, U., Tajvidi, M., & Shirazi, F. (2021). Social Bots and the Spread of Disinformation in Social Media: The Challenges of Artificial Intelligence. British Journal of Management, 33. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12554

Waszak, P. M., Kasprzycka-Waszak, W., & Kubanek, A. (2018). The spread of medical fake news in social media – The pilot quantitative study. Health Policy and Technology, 7(2), 115–118. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2018.03.002

Litvinchuk, I. S. (2023). Disinformation in Social Networks: Counteraction Algorithms. Scientific Notes of the Taras Shevchenko National University of Crimea, 1, 29–34. https://doi.org/10.32782/2710-4656/2023.1.2/29

Martsenyuk, M.S., & Kozachok, V. A. (2023). Analysis of Methods for Detecting Disinformation in Social Networks Using Machine Learning. Cybersecurity, 2, 12–18.

Vova, V. O. (2024). The Spread of Fake News and Disinformation Regarding the War in Ukraine Through Social Networks Telegram and TikTok. Young Scientist, 3, 56–60.

Kalnybolotska, E. V. (2022). Ensuring Information Security in Ukraine’s Social Networks in the Context of Full-Scale Military Aggression. Public Administration, 5, 45–52.

Makarova, O. P., & Zinchenko, D. A. (2024). Analysis of Methods for Detecting and Countering Propaganda and Disinformation in Social Networks in Ukraine. Bulletin of the Kyiv National University of Trade and Economics, 6, 194–199.

Kitsa, M. O. (2016). Fake Information in Ukrainian Social Media: Concepts, Types, Influence on Audience. Scientific Notes of the Ukrainian Academy of Printing, 1.

Kotykhova, L. D. (2022). Research on the Use of IT to Counter the Spread of Russian Disinformation in the Media Space During the War. Bulletin of the Pryazovskyi State Technical University, 4.

Hargoun, Y., Tulupnikov, D. (2024). Propaganda and Disinformation in Russian and Ukrainian Media: Information Technologies in Conflict. Acta de Historia & Politica: Saeculum XXI, 4.

Kuznetsova, O. (2024). Signs of Russian Disinformation Created by AI in Internet Media and Social Networks. Journal of Lviv Polytechnic National University, 12, 79–89. https://doi.org/10.23939/sjs2024.01.079

Marushchak, A. I. (2022). Prerequisites for the Formation of Legal Mechanisms to Counter Disinformation in Social Media in the Context of National Security. Information and Law, 4.

Dragovoz, V. Y. (2022). Counteracting Disinformation and Fake News in the Information Environment of Ukraine. Information Technologies, 6.

Hulak, H. M., Zhiltsov, O. B., Kyrychok, R. V., Korshun, N. V., & Skladannyi, P. M. (2024). Information and cyber security of the enterprise. Textbook. Lviv: Publisher Marchenko T. V.