Классификация новостных материалов по географическому признакуи выявление фейковых новостей: современные подходы и методы
Ключевые слова:
классификация, географический признак, фейковые новости, геокодирование, извлечение именованных сущностей, машинное обучение, инновации, устойчивость, национальная безопасностьАннотация
В условиях ведения гибридных войн информация является ключевым ресурсом, использование которого может быть направлено как во благо, так и во вред обществу. Национальная безопасность государства, включающая экономическую, технологическую и другие виды безопасности, а следовательно, и устойчивость всех хозяйствующих агентов находятся в зоне высокого риска. Обладание своевременной и достоверной информацией о различных процессах, объектах, научных и технологических достижениях, инновациях является основой обеспечения национальной безопасности и устойчивого развития общества. При всевозрастающем санкционном давлении на Россию разработка отечественных ИТ-инструментов для детерминирования истинной и ложной информации имеет высокий уровень актуальности. В статье раскрываются современные подходы и методы для классификации новостных материалов по географическому признаку и выявления недостоверных новостей. Анализируется роль географического контекста в повышении точности анализа новостей, а также эффективность различных методов, таких как геокодирование, извлечение именованных сущностей, использование географических информационных систем, проверка фактов, лингвистический анализ и машинное обучение. Особое внимание уделяется интеграции классификации информации по географическому признаку и подходов к определению ее достоверности для борьбы с дезинформацией, как технологического инновационного решения. Показано, что предлагаемый комбинированный подход, учитывающий географический контекст и лингвистические особенности текста, позволит повысить точность выявления фейков. В статье также обсуждаются ограничения существующих методов и обозначаются перспективы дальнейших исследований в данной области.
Библиографические ссылки
Уордл К., Дерахшан Х. Информационный беспорядок: к междисциплинарной основе для исследований и разработки политики. – URL: http://tverezo.info/wp-content/uploads/2017/11/PREMS-162317-GBR-2018-Report-desinformation-A4-BAT.pdf // (дата обращения: 10.01.2025). – Текст: электронный.
ИТ в 2023-м году: заглянем в будущее // Тренды на Рынке ИТ (it-world.ru). – URL: https://www.it-world.ru/it-news/reviews/189340.html?ysclid=lfhywgaxrf43071307 // (дата обращения: 21.03.2025). – Текст: электронный.
Морозов А.В., Панамарев Г.Е., Гусеница Я.Н. Состояние и перспективы развития современной науки в области информационно-телекоммуникационных технологий в военном инновационном технополисе «ЭРА» // Состояние и перспективы развития современной науки по направлению «ИТ-технологии». Сборник трудов II Всероссийской научно-технической конференции. Анапа: Военный инновационный технополис «ЭРА». – 2023. – С. 7-18.
Научные и технологические тренды: 2020-2040 гг.: перспективы научно-технического развития: реферат доклада организации НАТО по науке и технологиям. 2020 // Science & Technology Trends 2020-2040: Exploring the S&T Edge / NATO Science & Technology Organization. Brussels. – 2020. – 153 p.
Панамарев Г.Е., Галенко И.С. Способ формирования модуля реестра перспективных технологий и инновационных проектов // Состояние и перспективы развития современной науки по направлению «АСУ, информационно-телекоммуникационные системы»: Сборник статей III Всероссийской научно-технической конференции. Анапа. – 2021. – С. 46-53.
Тренды и технологии 2030 (ict.moscow). – URL: https://ict.moscow/research/trendy-i-tekhnologii-2030/?ysclid=lfhze77tjf741756762 // (дата обращения: 21.03.2025). – Текст: электронный.
McKinsey: 10 главных технологических трендов до 2030 года для компаний и рынков – CDO2DAY. – URL: https://cdo2day.ru/cifrovoj-analiz/mckinsey-10-glavnyh-tehnologicheskih-trendov-do-2030-goda-dlja-kompanij-i-rynkov/?ysclid=lfhz7t0rer229276765 // (дата обращения: 21.03.2025). – Текст: электронный.
Муратова Н., Тошпулатова Н., Алимова Г. Fake news: дезинформация в медиа: Пособие для студентов направлений журналистики и массовых коммуникаций. – URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000374919 // (дата обращения: 12.01.2025). – Текст: электронный.
Вестербай С.Д., Джураев Ш., Маразис А. Медиа потребление и дезинформация в центральной Азии: количественная и качественная оценка в контексте геополитики. – URL: https://encouncil.org/wp-content/uploads/2023/05/2023-03-ENC-Report-RUS-V5.pdf // (дата обращения: 10.01.2025). – Текст: электронный.
Zandbergen P.A. Geocoding // ESRI Press, 2008. – URL: https://www.researchgate.net/publication/26129516_Geocoding_School_and_Student's_Home_Addresses_Zandbergen_Responds // (дата обращения: 15.01.2025). – Текст: электронный.
Lazer D. M. J., et al. The science of fake news [Электронный ресурс] // Science. – 2018. – Vol. 359, № 6380. – P. 1094–1096. – URL: https://www.researchgate.net/publication/323650280_The_science_of_fake_news // (дата обращения: 16.01.2025). – Текст: электронный.
Graves L. Deciding What's True: The Promise and Challenge of Fact-Checking. – New York: Columbia University Press, 2016. – 320 p.
Мальчиц В.С., Гетман А.Н. Обработка данных для машинного обучения и применение метода опорных векторов для реализации классификатора новостей // Вестник Амурского государственного университета. Серия: Естественные и экономические науки. 2019. – № 87. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obrabotka-dannyh-dlya-mashinnogo-obucheniya-i-primenenie-metoda-opornyh-vektorov-dlya-realizatsii-klassifikatora-novostey // (дата обращения: 20.01.2025). – Текст: электронный.
Основной источник проекта FakeBananas. – URL: https://github.cosm/likeaj6/FakeBananas // (дата обращения: 06.02.2025). – Текст: электронный.
Основной источник проекта FakeBox. – URL: https://machinebox.io/docs/fakebox // (дата обращения: 11.02.2025). – Текст: электронный.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Молодёжный вестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Copyright information
Тексты данной электронной статьи защищены (cc) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Вы можете свободно:
Делиться (You are free: to Share) – копировать, распространять и передавать другим лицам данную электронную книгу при обязательном соблюдении следующих условий:
– Атрибуция (Attribution) – Вы должны атрибутировать произведения (указывать автора и источник) в порядке, предусмотренном автором или лицензиаром (но только так, чтобы никоим образом не подразумевалось, что они поддерживают вас или использование вами данного произведения).
– Некоммерческое использование (Noncommercial use) – Вы не можете использовать эти произведения в коммерческих целях.
– Без производных произведений – Вы не можете изменять, преобразовывать или брать за основу эту электронную книгу или отдельные произведения.
Licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
You are free:
to Share — to copy, distribute and transmit the work
Under the following conditions:
Attribution — You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work).
Non-commercial — You may not use this work for commercial purposes.
No Derivative Works — You may not alter, transform, or build upon this work.
Any of the above conditions can be waived if you get permission from the copyright holder.
