Застосування методів Data Mining для аналізу повідомлень у соціальних мережах з метою виявлення фейків та дезінформації

Simple item page
dc.contributor.advisorОлецький, Олексійuk_UA
dc.contributor.authorЖивіцька, Єлизавета uk_UA
dc.date.accessioned2026-08-26T12:31:52Z
dc.date.available2026-08-26T12:31:52Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractМагістерська робота присвячена дослідженню ефективності методів машинного навчання для виявлення дезінформації у соціальних мережах – однієї з найактуальніших проблем сучасного цифрового середовища, де неправдиві новини поширюються швидше та ширше за достовірні, ставлячи під загрозу інформаційну безпеку суспільства. Увага зосереджена на порівнянні чотирьох парадигм машинного навчання – статистичної, нейромережевої, графової та підходу на основі великих мовних моделей – у внутрішньодоменному та міждоменному сценаріях класифікації. У роботі проаналізовано обмеження існуючих підходів до автоматизованого виявлення дезінформаційного контенту, а також розроблено програмний прототип, що інтегрує усі чотири парадигми у єдину дослідницьку платформу з підтримкою ансамблевих стратегій та зовнішніх фактчекер-сервісів. Основою прототипу є гнучка архітектура з розподілом між фронтендом, бекендом та ML-сервером, що дозволяє проводити порівняльне оцінювання моделей у межах єдиного експериментального середовища. Експериментальне дослідження виявило радикальну зміну ієрархії ефективності моделей при перенесенні між тематичними доменами: парадигми з найвищою внутрішньодоменною якістю демонструють найбільшу деградацію, тоді як соціальні ознаки та LLM-підхід забезпечують стійкість до зміни домену. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування отриманих результатів та сформульованих рекомендацій у системах медіа-моніторингу, інформаційно-аналітичних платформах та інструментах підтримки журналістської роботи, де якість виявлення дезінформації безпосередньо впливає на достовірність інформаційного простору.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/40972
dc.language.isoukuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectвиявлення дезінформаціїuk_UA
dc.subjectфейкові новиниuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectграфові нейронні мережіuk_UA
dc.subjectвеликі мовні моделіuk_UA
dc.subjectFakeNewsNet
dc.subjectпорівняльний аналіз моделейuk_UA
dc.subjectмагістерська роботаuk_UA
dc.titleЗастосування методів Data Mining для аналізу повідомлень у соціальних мережах з метою виявлення фейків та дезінформаціїuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
Zhyvitska_Mahisterska_robota.pdf
Size:
2.18 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
Zhyvitska_Mahisterska_robota_1.pdf
Size:
573.18 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
F2 Інженерія програмного забезпечення