Епідеміологічні та мережеві моделі поширення дезінформації: огляд підходів і кейсів

Abstract

У статті здійснено аналіз епідеміологічних та мережевих моделей поширення дезінформації у цифрових соціальних мережах. Представлено порівняльний огляд основних підходів, таких як компартментні моделі (SIR, SIS, SEIR, SEIZ, модель чуток Дейлі–Кендалла) та мережеві моделі (модель незалежних каскадів, порогові моделі, агент-орієнтовані моделі). Описано переваги та обмеження кожної групи моделей, наведено практичні кейси та застосування у сферах медіаграмотності та фактчекінгу. Дослідження підкреслює важливість комбінування епідеміологічного і мережевого аналізу для ефективного прогнозування та протидії інфодеміям.

The article reviews epidemiological and network models for the spread of misinformation in digital social networks. A comparative analysis of main approaches, including compartmental models (SIR, SIS, SEIR, SEIZ, Daley-Kendall rumor model) and network-based models (independent cascade model, threshold models, agent-based models), is provided. Advantages and limitations of each model type are discussed along with practical case studies and applications in media literacy and fact-checking. The study emphasizes the importance of integrating epidemiological and network analyses for effectively predicting and combating infodemics.