ДОСЛІДЖЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ВИЯВЛЕННЯ ДЖЕРЕЛ ТА ШЛЯХІВ РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН І ПРОПАГАНДИ КІБЕРПРОСТОРІ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ - Висоцька, Вікторія; Чирун, Любомир; Тепли, Ярослав; Куриляк, Юліан; Торшин, Віталій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У статті представлено інформаційну технологію виявлення джерел та маршрутів поширення фейкових новин і пропаганди в соціальних мережах та онлайн-медіа. Запропонований підхід ґрунтується на векторизації текстових публікацій за допомогою мовних моделей, обчисленні косинусної схожості та кластеризації повідомлень для виявлення тематично подібних груп. На основі сформованих кластерів будується хронологічна графова візуалізація, що дозволяє ідентифікувати первинні джерела дезінформації, ключових ретрансляторів і швидкість її поширення. Експериментальне дослідження проведено на зведеному датасеті обсягом понад 2000 публікацій, у якому частки правдивих і фейкових повідомлень є порівняно збалансованими. Аналіз взаємодії показав, що близько 75 % усіх публікацій отримують не більше 20 вподобань, тоді як лише менше 5 % повідомлень формують «довгий хвіст» із сотнями та тисячами реакцій. При цьому дезінформаційні повідомлення частіше або залишаються майже непоміченими, або різко набирають аномально високу популярність за короткий проміжок часу. Аналіз поширень виявив, що приблизно 80 % постів мають не більше 5 репостів, однак серед найбільш поширюваних повідомлень частка фейкових суттєво зростає. Платформний аналіз показав, що на веб-ресурсах і авторитетних медіа переважає достовірний контент, тоді як у соціальних мережах та месенджерах (зокрема Telegram) співвідношення правдивих і фейкових повідомлень є близьким до рівноважного, а в окремих мережах домінує дезінформація. Порівняння моделей ембедінгів засвідчило, що модель OpenAI забезпечує чіткіше розділення повідомлень у просторі ознак та дозволяє виявити до 10–11 значущих кластерів при оптимальному порозі косинусної схожості τ ≈ 0,55–0,60, тоді як для локальної моделі оптимальний поріг є значно вищим (τ ≈ 0,86–0,88). Побудовані графи поширення показали, що часовий інтервал між первинною публікацією фейку та його появою на інших платформах може становити від кількох годин до кількох діб, а трансформація репостів в «оригінальні» публікації є типовим механізмом приховування джерела.