(Хмельницький національний університет, 2025) Шупта, Андрій; Shupta, Andrii
Фейкові новини стали серйозною проблемою останніми роками, оскільки вони можуть швидко поширюватися через соціальні мережі та інші онлайн-платформи. Для виявлення фейкових новин можуть використовуватися різні методи та матеріали. Один підхід полягає в аналізі змісту новин, включаючи текст та супровідні зображення чи відео. Інший підхід передбачає врахування соціального контексту, в якому поширюються новини, наприклад, джерело новин та настрої людей, які ними діляться. У цій роботі представлено метод адаптивного виявлення фейкових новин за допомогою обробки природної мови. Пропонується використовувати вектор ознак, що побудований на основі узагальнених характеристик текстів новин.
Також пропонується можливість розширення вектора ознак та наборів навчальних даних для адаптації класифікатора до нових типів фейкових новин. Продемонстровані експериментальні результати якісно (візуальна аналітика) та кількісно (статистичні метрики) демонструють здатність запропонованого методу виявляти фейкові новини з достатньою якістю (90%). Дослідження має на меті сприяти розробці точної та надійної системи для виявлення фейкових новин, що дасть змогу зменшити негативний вплив цієї проблеми в сучасному суспільстві.