Розроблено метод виявлення джерел дезінформації та неавтентичної поведінки користувачів чатів у соціальних мережах. Розроблена модель базується на аналізі текстової інформації з використанням сучасних алгоритмів машинного навчання, зокрема класифікаторів (SVM, наївний Байес, дерева рішень тощо) та кластеризаційних методів для виявлення структурних зв’язків між новинами та користувачами. Значна увага приділяється збиранню і балансуванню датасетів, а також візуалізації мереж для оцінки поширення фейкових новин. Результати експериментів засвідчили високий рівень точності класифікації, з найкращими показниками у Naive Bayes, що підтверджує потенціал запропонованого підходу для автоматичного моніторингу та протидії дезінформації у соціальних мережах.
- Anuar, S. H. H., Abas, Z. A., Yunos, N. M., Zaki, N. H. M., Hashim, N. A., Mokhtar, M. F., & Nizam, A. F. (2021, December). Comparison between Louvain and Leiden algorithm for network structure. Journal of Physics: Conference Series, 2129(1), 012028. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2129/1/012028
- Chang, T. P., Hsiao, T. C., Chen, T. L., & Lo, T. C. (2025). A framework for detecting fake news by identifying fake text messages and forgery images. Enterprise Information Systems, 19, 3-4, 2436495. https://doi.org/10.1080/17517575.2024.2436495
- Kirdemir, B., & Adeliyi, O. (2023, April). Towards characterizing coordinated inauthentic behaviors on YouTube. In Proceedings of the 2nd Workshop on Reducing Online Misinformation through Credible Information Retrieval (ROMCIR 2022), European Conference on Information Retrieval pp. 1–16. https://par.nsf.gov/servlets/purl/10422775
- Lazer, D. M. J., Baum, M. A., Benkler, Y., Berinsky, A. J., Greenhill, K. M., Menczer, F., Zittrain, J. L. (2018).The science of fake news. . https://doi.org/10.1126/science.aao2998
- Lozynska, O., Markiv, O., Vysotska, V., Romanchuk, R., & Nazarkevych, M. (2024). Information technology for developing and filling a disinformation dataset using intelligent search for deepfakes and clickbait. Bulletin of Khmelnytsky National University. Technical Sciences, 343(6(1)), pp. 158–167. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-343-6-24
- Masood, F., Almogren, A., Abbas, A., Khattak, H. A., Din, I. U., Guizani, M., Zuair, M. (2019). Spammer detection and fake user identification on social networks. IEEE Access, 7, 68140–68152. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2918196
- Pathak, A., Srihari, R. K., & Natu, N. (2021). Disinformation: Analysis and identification. Computational and Mathematical Organization Theory, 27(3), 357–375. https://doi.org/10.1007/s10588-021-09336-x
- Shu, K., Zhou, X., Wang, S., Zafarani, R., Liu, H. (2019, August). The role of user profiles for fake news detection. In Proceedings of the 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (pp. 436–439). IEEE. https://doi.org/10.1145/3341161.3342891
- Vysotska, V., Nazarkevych, M., Vladov, S., Lozynska, O., Markiv, O., Romanchuk, R., & Danylyuk, V. (2024). Development of a method for detecting information threats in the cyberspace of Ukraine based on machine learning. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 132(2), 36-48. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.317456 .
- Vysotska, V., Prokipchuk, O., Nazarkevych, M., Romanchuk, R. (2025). Information technology for data authentication based on blockchain. Electronics and Information Technologies, 30, p.59–74. https://doi.org/10.30970/eli.30.5
- Xu, H., Yu, P., Xu, Z., & Wang, J. (2025, January). A hybrid attention model for fake news detection using large language models. In Proceedings of the 5th International Conference on Neural Networks, Information and Communication Engineering (NNICE 2025) (pp. 587–590). IEEE. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.11967