Распознавание политических фейков с помощью технологий управления данными и искусственного интеллекта

Обложка
  • Авторы: Копытина Е.А.1
  • Учреждения:
    1. 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://bakhtiniada.ru/2542-2340/article/view/361526
  • ID: 361526

Цитировать

Полный текст

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., 49/2

Список литературы

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».