Технології штучного інтелекту для виявлення дезінформації у соціальних мережах

Усатюк, В. Я.; Куперштейн, Л. М.; Прокопенко, С. О.; Usatyuk, V. Y.; Kupershtein, L. M.; Prokopenko, S.

Технології штучного інтелекту для виявлення дезінформації у соціальних мережах

dc.contributor.author	Усатюк, В. Я.	uk
dc.contributor.author	Куперштейн, Л. М.	uk
dc.contributor.author	Прокопенко, С. О.	uk
dc.contributor.author	Usatyuk, V. Y.	en
dc.contributor.author	Kupershtein, L. M.	en
dc.contributor.author	Prokopenko, S.	en
dc.title	Технології штучного інтелекту для виявлення дезінформації у соціальних мережах	uk
dc.date.issued	2026
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	Усатюк В. Я., Куперштейн Л. М., Прокопенко С. О. Технології штучного інтелекту для виявлення дезінформації у соціальних мережах // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29901.	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29901
dc.identifier.udc	004.8:004.946:004.056
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53030
dc.description.abstract	У роботі розглянуто архітектуру програмного засобу для автоматичного виявлення дезінформації у відеоконтенті соціальної мережі TikTok. Використано комбінацію моделей OpenAI Whisper для транскрибації аудіо та LLM для семантичного аналізу тексту.	uk
dc.description.abstract	The paper examines the architecture of a software tool for the automatic detection of disinformation in social media video content. A combination of OpenAI Whisper models for audio transcription and LLMs for semantic text analysis is used.	en
dc.subject	штучний інтелект	uk
dc.subject	дезінформація	uk
dc.subject	соціальна мережа	uk
dc.subject	велика мовна модельAbstractThe paper examines the architecture of a software tool for the automatic detection of disinformation in social mediavideo content A combination of OpenAI Whisper models for audio transcription and LLMs for semantic text analysis is used	en
dc.subject	artificial intelligence	en
dc.subject	disinformation	en
dc.subject	social media	en
dc.subject	Large language model	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk	uk
dc.relation.references	інформації, оскільки зміст аудіо, тексту та візуальних елементів може відрізнятися або доповнювати один одного. Після збору даних система використовує інструмент веб-пошуку, який ініціюється мовною моделлю для перевірки отриманої інформації за зовнішніми джерелами в мережі Інтернет. Додатково реалізовано механізм пошуку у внутрішній базі даних, яка містить раніше оброблені випадки дезінформації та їх «цифрові відбитки». Це дозволяє значно прискорити повторне виявлення схожого або ідентичного контенту. Усі зібрані дані — транскрибований текст, коментарі, метадані, результати розпізнавання та пошуку — передаються до LLM для комплексного аналізу. На основі цього формується підсумковий висновок щодо достовірності контенту, який повертається користувачу. Результати аналізу зберігаються у базі даних, що забезпечує накопичення знань системи та підвищення ефективності її роботи в майбутньому. Висновки У роботі запропоновано підхід до виявлення дезінформації в соціальній мережі TikTok із використанням технологій штучного інтелекту. Розроблено Telegram-бот, який автоматизує процес аналізу відеоконтенту та перевірки достовірності поширюваної інформації. Показано, що застосування мультимодального аналізу, який поєднує оброблення відео, аудіо та текстових даних, забезпечує вищу ефективність виявлення фейкового контенту порівняно з підходами, що базуються лише на одному типі вхідних даних. Такий підхід дає змогу підвищити повноту аналізу інформаційних матеріалів і зменшити ймовірність пропуску маніпулятивних або сфальсифікованих повідомлень. Отримані результати підтверджують доцільність використання інтелектуальних мультимодальних систем у сфері інформаційної безпеки, зокрема для автоматизованого моніторингу інформаційного простору, виявлення дезінформації та підтримки процесів протидії інформаційно-психологічним впливам. СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ	uk
dc.relation.references	Kupershtein L., Zalepa O., Sorokolit V., Prokopenko S. AI-agent-based system for fact-checking support using large language models // Proceedings of the 7th Workshop for Young Scientists in Computer Science & Software Engineering (CS&SE@SW 2024). CEUR Workshop Proceedings. 2025. Vol. 3917. P. 321– 331.	en
dc.relation.references	Rahman, S.S., Islam, M.A., Alam, M.M. et al. Hallucination to truth: a review of fact-checking and factuality evaluation in large language models. Artif Intell Rev 59, 70 (2026). https://doi.org/10.1007/s10462-025-11454-w.	en
dc.relation.references	Карабчук В. Методи виявлення та боротьби з дезінформацією за допомогою технологій штучного інтелекту // Інформаційні технології та суспільство. Київ: Міжрегіональна академія управління персоналом, 2025. Вип. 2 (17). DOI: https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.2.8. 4.	uk
dc.date.accessioned	2026-09-03T10:33:04Z
dc.date.available	2026-09-03T10:33:04Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 29901.pdf
Розмір:: 617,97 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)