Распознавание политических фейков с помощью технологий управления данными и искусственного интеллекта
- Авторы: Копытина Е.А.1
-
Учреждения:
- ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
- Выпуск: Том 9, № 2 (2025)
- Страницы: 260-267
- Раздел: Медиакоммуникации и журналистика
- Статья опубликована: 26.12.2025
- URL: https://journal-vniispk.ru/2542-2340/article/view/361526
- ID: 361526
Цитировать
Аннотация
Исследованы современные подходы к выявлению и распознаванию политических фейков с использованием технологий искусственного интеллекта и управления данными. Проанализированы существующие методы автоматизированной верификации политического контента, предложена комплексная модель выявления дезинформации. Особое внимание уделено проблемам применения нейросетевых алгоритмов в процессе идентификации фейковых сообщений и оценке их эффективности в современных политических коммуникациях.
Об авторах
Евгения Александровна Копытина
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Автор, ответственный за переписку.
Email: evgenie.kopytina@mail.ru
магистрант по направлению подготовки «Реклама и связи с общественностью»
Россия, 125167, Российская Федерация, г. Москва, Ленинградский просп., 49/2Список литературы
- Володенков С.В., Федорченко С.Н., Печенкин Н.М. Риски, угрозы и вызовы внедрения искусственного интеллекта и нейросетевых алгоритмов в современную систему социально-политических коммуникаций: по материалам экспертного исследования // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2024. Т. 26. № 2. С. 406-424. https://doi.org/10.22363/2313-1438-2024-26-2-406-424, https://elibrary.ru/lwsycv
- Бажанов В.А. Искусственный интеллект, технологии Big Data (больших данных) и особенности современного политического процесса // Философия. Журнал высшей школы экономики. 2023. Т. 7. № 3. С. 193-210. https://doi.org/10.17323/2587-8719-2023-3-193-210, https://elibrary.ru/odgtjo
- Макашова В.В. Дезинформация как предмет научного анализа: традиционные и новые подходы // Медиальманах. 2023. № 6. (119). С. 16-22. https://doi.org/10.30547/mediaalmanah.6.2023.1622, https://elibrary.ru/ftobjw
- Аббуд М.В.А. Инструменты AI-журналистики в противодействии фейковой реальности // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2024. № 4 (54). С. 31-38. https://doi.org/10.47475/2070-0695-2024-54-4-31-38, https:// elibrary.ru/njnkbr
- Швецов А.Н., Дианов С.В., Попова А.А., Кузнецов Д.О. Моделирование процессов распространения дезинформации в информационных сетях // Вестник Череповецкого государственного университета. 2022. № 6 (111). С. 89-109. https://doi.org/10.23859/1994-0637-2022-6-111-7, https://elibrary.ru/snlymh
- Лукина М.М., Замков А.В., Крашенинникова М.А., Кульчицкая Д.Ю. Искусственный интеллект в российских медиа и журналистике: к дискуссии об этической кодификации // Вопросы теории и практики журналистики. 2022. Т. 11, № 4. С. 680–694. https://doi.org/10.17150/2308-6203.2022.11(4).680-694, https://elibrary.ru/wmnhif
- Hameleers M., van der Meer T.G., Dobber T. Distorting the truth versus blatant lies: The effects of different degrees of deception in domestic and foreign political deepfakes // Computers in Human Behavior. 2023. Vol. 152. № 2. Art. 108096.
Дополнительные файлы
