МОДИФІКОВАНИЙ МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН НА ОСНОВІ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Об'єктом дослідження є процес аналізу інформації в соціальних медіа для виявлення фейкових новин. Предметом дослідження є розроблення програмного забезпечення алгоритмічно-програмного методу для виявлення фейкових новин. Мета роботи полягає у підвищенні середньої точності процесу виявлення фейкових новин в соціальних медіа шляхом розробки та реалізації алгоритмічно-програмного методу виявлення фейкових новин на основі алгоритмів машинного навчання. Використано різноманітні методи наукових досліджень: аналізу для з'ясування переваг та недоліків існуючих методів виявлення фейкових новин; порівняння – при виборі найбільш оптимальної мови програмування та середовища програмування для розробки програмного забезпечення для виявлення фейкових новин; метод огляду існуючої літератури з виявлення фейкових новин, включаючи академічні публікації, технічні звіти та онлайн-ресурси; метод експертної оцінки, за допомогою якого було отримано інформацію щодо ефективності різних методів виявлення фейкових новин. Завдяки використання цих методів було отримано комплексне розуміння проблеми виявлення фейкових новин та розроблено ефективне програмне забезпечення для виявлення фейкових новин. Наукова новизна роботи полягає в тому, що було запропоновано модифікований алгоритмічно-програмний метод виявлення фейкових новин на основі алгоритмів машинного навчання, який відрізняється від наявних методів використанням ансамблю з трьох алгоритмів, результати кожного з яких використовуються для вибору компактніших спеціалізованих моделей для наступних алгоритмів, що в підсумку дозволяє пришвидшити процес виявлення фейкових новин в тексті на 30% у порівнянні з аналогами, а також зменшити середню хибність на 25%. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що розроблене програмне забезпечення алгоритмічно-програмного методу для виявлення фейкових новин сприятиме зменшенню поширенню фейків та допомогатиме їх виявленню.