Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет

Проаналізовано наявні підходи до вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет, розглянуто екосистему новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, що передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. З'ясовано, що мережа Інтернет має очевидні переваги над традиційними ЗМІ у розповсюдженні новин, такі як миттєвий доступ читачів до потрібної інформації, безкоштовне її розміщення, відсутність обмежень у стилі подання та різноманітність формату – текстова, графічна та мультимедійна. Однак, їхня неврегульованість будь-яким редакційним наглядом, а також державними органами з інформаційної безпеки призвели до того, що пересічному читачу часто важко визначити достовірність інформації в деяких опублікованих новинах. Встановлено, що серед вітчизняних фахівців заслуговують уваги ґрунтовні публікації в основному професійних журналістів, у яких вони висвітлюють як різну хибну інформацію, так і повну дезінформацію. Не відстають від них і молоді дарування, які у своїх критичних дописах розвінчують міфи про силу і міць північного сусіда, а також різні фейки про ті чи інші резонансні події. Зазначену проблему за останнє десятиліття з успіхом почали досліджувати закордонні вчені, які домоглися чималих результатів як у практичному, так і теоретичному планах. Досліджено, що головним завданням виявлення фейкових новин є автоматизована їх ідентифікація на ранніх стадіях появи, а також відсутність або мала кількість так званої позначеної (маркованої) інформації для машинного навчання відповідних моделей, призначених для ідентифікації фейкових новин, а також подальшого їх аналізу. Тому багато закордонних дослідників  пропонують все нові та нові методи і засоби для виявлення фейкових новин, які з плином часу прогресують у вирішенні цієї проблеми з різним ступенем точності отриманих результатів. З'ясовано, що за терміном екосистемне мислення знаходиться деякий світогляд, цілеспрямоване мислення та відповідні дії людей, залучені в цій системі. Екосистема новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. Визначено, що існує певний набір методів і засобів, реалізованих у відповідних програмних системах, які найкраще підходять для вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет. Проте, більшість сучасних дослідників намагаються виробити свої підходи із застосуванням комбінацій унікальних і вже апробованих методик, щоб успішно вирішити зазначену проблему. Проаналізовано можливості сучасних програмних систем на підставі інноваційного фреймворку Transformer, який використовує зміст новин, їх контент і соціальний контекст для аналізу їхніх корисних характеристик, а також для прогнозування ймовірності появи серед них фейків. Розроблена модель, маючи в своїй основі архітектуру Transformer, легко піддається машинному навчанню за наборами позначених новин, що допомагає швидко виявляти фейки в новинній інформації.