ВИЯВЛЕННЯ НАЙПОШИРЮВАНІШИХ ФЕЙКОВИХ НОВИН ПОБУДОВОЮ КЛАСТЕРІВ ЛЕЙДЕНА

Анотація

Сьогодні значним викликом є автоматичне розпізнавання фейкових новин, а також виявлення груп повідомлень, які поширюють недостовірний або маніпулятивний контент. Одним із ефективних інструментів для розв’язання такої задачі є метод кластеризації Лейдена. Алгоритм Лейдена належить до методів виділення спільнот у графах і дає змогу об’єднувати новини у групи за принципом їхньої внутрішньої схожості. Для аналізу новин попередньо формується набір характеристик кожного повідомлення: його текстове наповнення, семантичні ознаки, джерело поширення, час публікації та інші додаткові параметри. На основі цих даних створюється граф, у якому вершини відповідають окремим новинам, а ребра описують ступінь їхньої подібності. Метод Лейдена виконує послідовне об’єднання таких новин у кластери, забезпечуючи високу якість поділу завдяки покроковому вдосконаленню структури груп. Застосування кластерів Лейдена дає змогу виявляти скупчення повідомлень, які мають ознаки фейковості або координованого поширення. Як правило, такі групи характеризуються повторюваними фразами, однаковими текстовими шаблонами, прискореною динамікою розповсюдження та великою кількістю перехресних посилань між неавторитетними джерелами. Аналіз цих структур дозволяє виявляти цілеспрямовані інформаційні кампанії, мережі ботів та масові вкиди неправдивого контенту. Таким чином, метод кластерів Лейдена є ефективним підходом для узагальнення та групування новинних повідомлень, що значно підвищує точність розпізнавання фейкових новин. Його застосування у системах моніторингу медіапростору забезпечує більш глибокий аналіз інформаційних потоків і сприяє своєчасному виявленню дезінформації.