Фейкові новини: механізми виявлення та боротьба з дезінформацією

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена комплексному аналізу та теоретико-практичному обґрунтуванню механізмів виявлення фейкових новин та стратегічним напрямам боротьби з дезінформацією в сучасному медіапросторі. Розглянуто теоретичні аспекти дослідження дезінформації, здійснено семантичну та історичну концептуалізацію поняття «фейкові новини» в системі соціальних комунікацій. Уточнено класифікаційну матрицю інформаційних розладів за критеріями навмисності та шкоди, детально розмежовано поняття дезінформації, мізінформації та малінформації. Проаналізовано практичну діяльність та ключові інструменти поширення неправдивого контенту в умовах сучасної гібридної війни. На основі резонансних кейсів (зокрема, дезінформаційних наративів щодо «біолабораторій» та заперечення воєнних злочинів у Бучі) досліджено механізми штучної ампліфікації, функціонування бот-мереж, ферм тролів та кіборг-акаунтів. Особливу увагу приділено еволюції маніпуляцій у соціальних мережах (TikTok, Х, Telegram) та застосуванню генеративного штучного інтелекту, зокрема інструменту Meliorator та технологій створення дипфейків (deepfakes). Визначено когнітивні вразливості людської психіки, які експлуатує дезінформація через ефект ілюзії правди та підтверджувальне упередження. Запропоновано комплексні стратегічні підходи та авторську дорожню карту протидії дезінформації на 2027–2030 роки, що інтегрує передовий європейський регуляторний досвід (DSA/DMA/AI Act) у вітчизняну систему інформаційної безпеки. Розроблено прикладний інструментарій для захисту інформаційного простору: алгоритми OSINT-досліджень, технічні методи верифікації візуального контенту (аналіз метаданих, EXIF, лінгвістичні маркери та біометричний аналіз дипфейків), а також механізми залучення колективного інтелекту (краудсорсинг). Обґрунтовано освітні інтервенції за алгоритмом CRAAP та методики «психологічного щеплення» для посилення суспільної резильєнтності й медіаграмотності населення.