Аннотации:
Зі стрімким розвитком глобальних соціальних мереж та платформ, механізми створення, розповсюдження та споживання новин кардинально змінилися. Це призвело до виникнення так званої «інфодемії», де швидкість поширення неправдивої інформації (фейкових новин, дезінформації) значно перевищує швидкість її верифікації і спростування. Таким чином, проблема розпізнавання фейкових новин трансформувалася із завдання аналітиків на фундаментальну проблему комп’ютерних наук, що вимагає розробки оперативних, стійких та інтелектуальних рішень. Мета дослідження – розробка й експериментальне обґрунтування нового гібридного методу оперативного розпізнавання фейкових новин, який здатний забезпечувати високу достовірність класифікації при мінімальній залежності від обсягу та якості апріорної інформації (зокрема, нерозмічених або неповних даних), що дозволить ефективно протидіяти стрімкому поширенню дезінформації в умовах критичного дефіциту часу.
