Розробка системи виявлення фейкових новин за допомогою машинного навчання та соціальних мереж

Abstract

У сучасному цифровому середовищі велика увага приділяється забезпеченню надійності та достовірності інформації, що циркулює в Інтернеті. З розвитком технологій та змінами у способах отримання інформації, особливо через соціальні мережі, блоги та месенджери, проблема фейкових новин стає все більш актуальною. Фейкові новини можуть мати серйозні наслідки для суспільства, оскільки вони здатні впливати на громадську думку, провокувати паніку, сприяти маніпуляціям у політиці та навіть ставати причиною соціальних конфліктів. У зв'язку з цим зростає потреба в інструментах для автоматичного виявлення фейкових новин, які можуть допомогти користувачам швидко оцінювати достовірність інформації. Одним з найефективніших підходів для вирішення цієї проблеми є використання методів машинного навчання для класифікації новин. Системи на основі машинного навчання можуть автоматично обробляти великі обсяги текстової інформації та визначати, чи є новина достовірною чи фейковою, аналізуючи контекст, стиль написання та інші параметри тексту. Однією з найбільш перспективних моделей для цього є BERT, яка показала високу ефективність у класифікації тексту в різних сферах. Оскільки багато користувачів отримують новини через мобільні месенджери, зокрема через Telegram, виникає необхідність інтегрувати такі системи в популярні платформи для забезпечення зручного доступу до інструментів перевірки новин. Telegram, як один з найпопулярніших месенджерів, забезпечує високу популярність і доступність, що робить його ідеальним середовищем для реалізації системи автоматичної перевірки новин. Метою цієї роботи є розробка системи для виявлення фейкових новин за допомогою машинного навчання, зокрема моделі BERT, а також реалізація Telegram-бота для перевірки новин у реальному часі. Основним завданням є створення інструменту, який дозволить користувачам зручно взаємодіяти з системою через Telegram для автоматичної перевірки новин. Актуальність дослідження: з поширенням фейкових новин проблема їх виявлення та перевірки стає все важливішою. Для боротьби з цією проблемою необхідні системи, здатні обробляти велику кількість новин, перевіряти їх достовірність і надавати точні результати. Оскільки поширення інформації через месенджери, зокрема Telegram, є основним каналом для багатьох користувачів, інтеграція такого інструменту саме в цю платформу стає дуже актуальною. Метою дослідження є розробка інтерактивної та доступної системи для перевірки новин на достовірність за допомогою машинного навчання, зокрема моделі BERT. Система повинна забезпечити точність перевірки новин і легкість користування через Telegram-бота, що дозволить кожному користувачеві безперешкодно перевіряти новини. Завдання роботи: 1.Оцінити існуючі підходи та методи виявлення фейкових новин на основі машинного навчання та обробки природної мови. 2.Розробити логічну модель даних для зберігання новин, результатів їх перевірки та даних користувачів. 3.Використати модель BERT для класифікації новин і перевірки їх достовірності. 4.Створити Telegram-бота для зручної взаємодії з користувачами і перевірки новин. 5.Провести тестування системи на реальних даних та оцінити її ефективність. Важливість дослідження полягає в тому, що запропонована система дозволяє значно знизити ризики поширення фейкових новин. Оскільки багато користувачів не мають можливості перевіряти джерела новин самостійно, автоматизована система перевірки через Telegram-бота дасть змогу кожному користувачеві за лічені секунди отримати точну інформацію про достовірність новини. Методи дослідження включають: - використання методів машинного навчання для створення моделі класифікації новин на реальні та фейкові; - аналіз та інтеграція з Telegram API для створення зручного інтерфейсу взаємодії з користувачем; - тестування моделі на реальних датасетах для оцінки її ефективності. Практичне значення роботи: створена система може бути використана не тільки для перевірки новин у реальному часі, але й як інструмент для журналістів, медіаорганізацій та всіх, хто прагне отримувати достовірну інформацію.