Аналіз методів та програмного забезпечення для виявлення неправдивої інформації у мережі інтернет на основі нейронних мереж
DOI: 10.31673/2412-9070.2024.045257
Анотація
Стаття містить огляд сучасних методів і програмного забезпечення на основі нейронних мереж для виявлення неправдивої інформації у мережі Інтернет, а також аналіз поточних проблеми та можливих напрямків майбутніх досліджень у цій галузі. Результати роботи можуть бути використані як інформаційна база для продовження досліджень у напрямку використання нейронних мереж різних типів для запобігання поширенню фейкової інформації у мережі Інтернет.
Із початком цифрової ери та популярністю онлайн-соціальних мереж інформація поширюється швидко та легко, як ніколи раніше. Однак це також сприяє поширенню неякісної або навмисно фейкової інформації, яка може мати негативний вплив на суспільство. Якнайшвидше виявлення, позначення та спростування дезінформації у мережі Інтернет стає все більш актуальною проблемою.
Показано, що сучасні методи використання нейронних мереж у виявленні неправдивої інформації є високоефективними завдяки своїй здатності обробляти великі обсяги даних і виявляти складні закономірності. Використання графових нейронних мереж, поведінкового аналізу та інших інноваційних технологій надає широкі можливості для адаптації систем виявлення до різних вимог та умов, що дозволяє розробляти більш гнучкі та ефективні рішення, які можуть працювати в різних контекстах і з різними типами даних.
Важливою перевагою нейронних мереж та їх програмної реалізації є можливість інтеграції різних джерел даних і контекстної інформації. Це дозволяє програмним інформаційним системам не тільки аналізувати текстовий контент новин, а й враховувати соціальні взаємодії, історію публікацій та інші фактори, які можуть вказувати на неправдивість інформації.
Показано, що окремим важливим аспектом неправдивої інформації в мережі Інтернет є зображення та відео, які представлені з неправдивою інтерпретацією або з модифікацією. Здатність майбутньої системи розпізнавати такі випадки істотно підвищить ефективність визначення достовірності інформації.
Але незважаючи на переваги, існують такі проблеми, як високі вимоги до обчислень і труднощі в інтерпретації результатів. Це вимагає подальших досліджень і вдосконалень, особливо в області вдосконалення алгоритмів і розробки більш ефективних і масштабованих рішень. Крім того, важливим напрямком є розробка методів раннього виявлення фейкових новин та мінімізації їх впливу на громадську думку.
Ключові слова: соціальні мережі; фейкові новини; неправдива інформація; нейронні мережі; інженерія програмного забезпечення.
