В докладе рассматривается проблема распространения дезинформации в социальных сетях и предлагается методика ее выявления с использованием методов машинного обучения. Актуальность темы обусловлена высоким уровнем доверия пользователей к информации в интернете и значительным влиянием дезинформации на общественное мнение и политические процессы. Исследуются ансамблевые методы, такие как градиентный бустинг и случайные леса, а также подходы к анализу текстовых данных, включая лексический и семантический анализ. Эксперименты на наборе данных FakeNewsNet показали высокую точность модели (Accuracy 98.7%, F1-Score 98.5%). Результаты подтверждают эффективность предложенного подхода для создания инструментов мониторинга и борьбы с дезинформацией в реальном времени.

Широков М.А., Бондаренко В.С. (науч. рук. Тельбух В.В.) Выявление дезинформации в социальных сетях: анализ современных методов и инструментов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14550