ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КОНТЕКСТЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ФЕЙКОВЫХ НОВОСЕЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ И МЕССЕНДЖЕРАХ

DECISION MAKING SUPPORT IN THE CONTEXT OF RECOGNIZING FAKE NEWS IN SOCIAL NETWORKS AND MESSENGERS

Viktoria Suprytkina

student, Department of Information Security Systems, Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В настоящей статье рассматриваются различные трактования понятия фейковых новостей, разнообразный подход к которым может влиять на исходных набор значимых признаков фейков, по которым их предполагается идентифицировать. Приводится ряд признаков, характерных фейкам в социальных сетях и мессенджерах, сформированный на основе анализа соответствующих материалов. На данных атрибутах в перспективе может быть построена интеллектуальная модель, которая в дальнейшем будет служить поддержкой принятия решений. Также определяется общая методика распознавания фейковых сообщений, начиная с этапа сбора информации и заканчивая использованием конечной интеллектуальной технологии идентификации ложных сообщений.

ABSTRACT

This article discusses various interpretations of the concept of fake news, a diverse approach to which can affect the entire set of significant features of fakes, by which they are supposed to be identified. A number of features characteristic of fakes in social networks and messengers, formed based on the analysis of relevant materials, are given. An intelligent model can be built on these attributes in the future, which will serve as a support for decision-making in the future. The General method of recognizing fake messages is also defined, starting from the stage of collecting information and ending with the use of the ultimate intelligent technology for identifying false messages.

Ключевые слова: фейковые новости; интеллектуальная модель.

Keywords: fake news; intelligent model.

В настоящее время все более заметной становится тенденция вирусного распространения фейковых новостей в условиях кризисных ситуаций. Так события последних лет показали, что различные трагедии, пандемии и другие социально значимые события активно сопровождаются множественными вбросами недостоверной информации, призванными посеять панику среди населения, спровоцировать недоверие к официальным лицам и политическому режиму, дестабилизировать социальную обстановку.

Существует несколько различных трактовой фейковых новостей. Например, Кембриджский словарь определяет их как «ложные истории, которые выглядят как новости, распространяются в сети Интернет или с помощью других средств массовой информации и, как правило, создаются в шутку или в целях влияния на политические взгляды» [2]. В то же время в качестве фейков могут рассматриваться «новостная статья или сообщение, опубликованные и распространяемые через средства массовой информации, несущие в себе ложную информацию независимо от средств и мотивов, стоящих за ними» [3, с. 4]. В свою очередь, законодательство Российской Федерации устанавливает запрет на публикацию именно общественно значимой недостоверной информации. В соответствии с этим к фейковым новостям в настоящей статье относится определенный сегмент недостоверной информации, который характеризуется верифицируемой ложностью и представляет собой угрозу политического или финансового характера, а также стабильности ситуации в обществе.

Многие фейковые новости ориентированы именно на пользователей социальных сетей, поскольку они быстро подхватывают столь привлекательную информацию и активно делятся ею между собой. Тем не менее, в последнее время намечается тенденция использования мессенджеров как в качестве источника фейков, так и для дублирования вбросов из социальных сетей с целью увеличения конечной аудитории.

Первоначально необходимо определить характерные особенности фейковых сообщений. Для этого вручную собирались различные материалы (вбросы), которые официально были признаны фейковыми. С целью идентификации закономерностей данные материалы сравнивались между собой, и в результате были выявлены следующие сходства, которые могут использоваться при верификации сообщений только по тексту, без проверки фактов: 1) отсутствие источника информации или выдача третьего лица за доверенный; 2) описание угрозы, которая потенциально затрагивает пользователя или эксплуатирует социально значимую тему; 3) предлагается провокационное решение для обозначенной проблемы (угрозы); 4) приводится больше одного сенсационного факта, на которые обращают внимание пользователя; 5) «эмотивное пространство материала заметно шире собственно денотативного» [1, с. 57], что в том числе достигается, например, путем использования восклицательных и риторических предложений, написание слов и фраз с использованием верхнего регистра и т.д.; 6) автор призывает к активной рассылке сообщения (репостингу), что может привести к взрывному росту количества людей, попавших под влияние фейковой информации.

На идентифицированных сходствах (атрибутах) и собранных примерах фейковых и достоверных сообщений формируются и подготавливаются исходные данные, на основе которых в дальнейшем предполагается выполнить построение интеллектуальной модели. При этом каждому вектору в исходных данных соответствует один из двух меток классов: «ложь» или «правда».

Однако фейковые новости не характеризуются статичностью их образов. Злоумышленники постоянно совершенствуют техники генерации фейков, чтобы их было сложнее распознать, а также используют различные приемы психологического воздействия для достижения более показательного результата. Таким образом, необходимо постоянно отслеживать тенденции изменения манеры генерации фейковых материалов и модернизировать интеллектуальные технологии для их распознавания путем обучения на новых данных. Полный цикл работ с основными этапами приведен на рисунке 1.

Рисунок 1. Методика распознавания фейковых сообщений в социальных сетях и мессенджерах

Таким образом, при использовании накопленных знаний и интеллектуальных технологий в комплексе с дополнительными способами верификации информации можно в перспективе добиться повышения эффективности и качества распознавания фейков в социальных сетях и мессенджерах и осуществлять своевременное реагирование путем блокировки ресурсов, информирования населения и ряда других необходимых мероприятий.

Список литературы:

1. Николаева А.В. Языковые особенности фейковых публикаций // Верхневолжский филологический вестник – 2019 – № 3 (18) — 267 с.
2. Cambridge Dictionary [электронный ресурс] — Режим доступа. — https://dictionary.cambridge.org/ru/словарь/английский/fake-news (дата обращения 01.06.2020)
3. Karishma Sharma, Feng Qian, He Jiang, Natali Ruchansky, Ming Zhang, and Yan Liu Combating Fake News: A Survey on Identification and Mitigation Techniques. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 37, 4, Article 111 (August 2018). URL: https://arxiv.org/pdf/1901.06437.pdf (дата обращения 12.05.2020)