Данный исследовательский проект посвящен комплексному изучению феномена "фейковых новостей" (fake news) в современном информационном пространстве. Мы исследуем механизмы их распространения, психологические аспекты восприятия и социальные последствия. Особое внимание уделяется разработке и тестированию алгоритмических подходов для автоматического выявления недостоверной информации. Для достижения этой цели будут использоваться методы машинного обучения, анализа естественного языка и сетевого анализа. Проект призван внести вклад в повышение медиаграмотности и создание более надежной информационной среды. Целевая аудитория включает исследователей, разработчиков, журналистов и широкую общественность, заинтересованную в проблематике дезинформации.
Исследовать природу и векторы распространения искусственно созданных или искаженных новостных сообщений, а также разработать практические инструменты для их автоматического обнаружения. Итоговый продукт должен помочь пользователям критически оценивать получаемую информацию и снижать риски попадания под влияние дезинформации.
В рамках проекта будет создан прототип программного модуля, способного анализировать новостные тексты и присваивать им оценку достоверности. Модуль будет обладать функциями определения подозрительных паттернов, верификации источников и выявления признаков манипуляции данными.
Стремительное распространение фейковых новостей подрывает доверие к традиционным СМИ, способствует манипулированию общественным мнением и может иметь серьезные социальные и политические последствия. Отсутствие эффективных инструментов для оперативного выявления дезинформации усугубляет эту проблему.
Актуальность исследования обусловлена беспрецедентным ростом объемов информации и появлением изощренных методов создания и распространения фейковых новостей. Способность критически анализировать информацию и отличать правду от лжи становится жизненно важной компетенцией в цифровую эпоху.
Основная цель проекта – разработать и апробировать научно обоснованные и практически применимые методы для автоматического распознавания фейковых новостей. Вторичная цель – сбор и анализ данных, характеризующих феномен фейковых новостей, для дальнейшего углубленного изучения.
Проект ориентирован на студентов и исследователей, занимающихся вопросами информационной безопасности, медиакоммуникаций, компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта. Также аудиторией являются специалисты в области журналистики и фактчекинга, которым могут быть полезны разработанные методики и инструменты.
Для реализации проекта потребуются вычислительные ресурсы для обучения моделей машинного обучения, доступ к релевантным базам данных новостных публикаций, специализированное программное обеспечение для анализа текстов и сетевого анализа, а также команда квалифицированных исполнителей.
Координирует общую работу, осуществляет научное руководство, отвечает за постановку задач, решает стратегические вопросы, обеспечивает взаимодействие между участниками команды и контроль качества исследовательских этапов.
Отвечает за сбор, предобработку и анализ данных. Разрабатывает метрики оценки, проводит статистический анализ, интерпретирует результаты и визуализирует полученные сведения для дальнейшего использования в моделировании.
Занимается проектированием, реализацией и тестированием алгоритмов машинного обучения и NLP для детектирования фейковых новостей. Оптимизирует модели, проводит их апробацию и вносит необходимые корректировки.
Осуществляет коммуникацию с внешними стейкхолдерами, подготавливает материалы для публикаций и презентаций. Обеспечивает распространение результатов проекта и взаимодействие со СМИ.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
