Научный журнал «Вестник Череповецкого государственного университета»
Статья
DOI:
Полный текст:
Рассматривается проблема распространения дезинформации в информационно-телекоммуникационных сетях. Анализируются методы обнаружения дезинформации, обсуждаются информационные и социальные эффекты, способствующие распространению недостоверной информации в сети Интернет. Предлагается субъектно-реляционная модель процесса передачи дезинформации, представленная полносвязным ориентированным графом, связывающим основные классы возможных субъектов. Вводятся понятия графа и матрицы информационных связей агентов, определяется модель агента процесса распространения дезинформации на основе вероятностного автомата, описывающего поведение агента в среде Интернета.
Бежанишвили М. Н. Логика модальностей знания и мнения. Москва: КомКнига, 2007. 288 с.
Виловатых А. В. Социальные движения в эпоху постправды // Проблемы национальной стратегии. 2020, №1 (58). С. 90–104.
Докука С. Практики использования онлайновых социальных сетей // Социологические исследования. 2014. № 1. С. 138–145.
Дубровский Д.И. Обман. Философско-психологический анализ. Москва: Конон+, 2010. 336 с.
Емельянова Т. П. Социальные представления: История, теория и эмпирические исследования. Москва: Изд-во «Институт психологии РАН», 2016. 476 c.
История информатики и философия информационной реальности / под редакцией P. M. Юсупова, В. П. Котенко. Москва: Академический проект, 2007. 430 с.
Колин К. К. Философские проблемы информатики. Москва: БИНОМ, 2010. 264 с.
Нестик Т. А. Отношение к будущему в российских управленческих командах: лидерское видение и корпоративный форсайт // Экономические стратегии. 2014. № 2. С. 134–141.
Риппинен Т. О., Слободская Е. Р. Взаимосвязи личностных особенностей подростков с повседневным использованием компьютера // Психологический журнал. 2014. Т. 35. № 4. С. 30–37.
Смолина Е.Г. Понятие «сети» как новый взгляд на устройство общества // Научный вестник Волгоградского филиала РАНХиГС. Серия: Политология и социология. 2015. № 2. С. 23–28.
Сушков И. Р., Козлова Н. С. Интернет-активность как проявление потребности личности в коллективном субъекте // Психологический журнал. 2015. Т. 36. № 5. С. 75–83.
Швецов А. Н. Агентно-ориентированные системы: основные модели. Вологда: Вологодский государственный университет, 2012. 190 с.
Caliskan A., Bryson J. J., Narayanan A. Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases // Science. 2017. Vol. 356. P. 183–186.
Colic-Peisker V., Flitney A. The Age of Post-Rationality: Limits of economic reasoning in the 21st century. Singapore: Palgrave MacMillan, 2018. 253 p.
Digital 2022 July Global Statshot Report. URL: (дата обращения 01.09.2022).
Dimitrova D., Wellman B. The Netlab Network // Advanced Methodologies and Technologies in Media and Communications. Mehdi Khosrow-Pour, D.B.A., 2019. P. 441–454.
Dong X., Victor U., Chowdhury S., Qian L. Deep Two-path Semi-supervised Learning for Fake News Detection. 2019. arXiv preprint arXiv:1906.05659. Dunbar R. I. How many friends does one person need?: Dunbar's number and other evolutionary quirks. London: Faber and Faber, 2010. 302 p.
Dunbar R. I. Neocortex size as a constraint on group size in primates // Journal of Human Evolution. 1992. Vol. 22(6). P. 469–493.
European Commission (2019). Media Convergence and social media (Unit I.4): strategy–shaping Europe’s digital future–Policy–tackling online disinformation. disinformation (дата обращения: 30.06.2020).
European Commission. Digitale Wirtschaft – Kommission strebt mehr Wettbewerb im Internet an (Digital Economy – Commission strives for more competition in the internet). Vertretung in Germany. In: Representation in Germany: EU-News no. 11/2020, 1-2. files/docs/eu _ nachrichten _ 11 _ 2020web.pdf (дата обращения: 30.06.2020).
European Commission. European data strategy. Strategy priorities 2019–2024: A Europe fit for the digital age. Making the EU a role model for a society empowered by data Brussels, 19 February 2020 .
Fallis D. The Epistemic Threat of Deepfakes // Philosophy&Technology. 2021. Vol. 34. P. 623–643.
Fu X., Liu W., Xu Y., Cui L., 2017. Combine hownet lexicon to train phrase recursive autoen-coder for sentence-level sentiment analysis // Neurocomputing. Vol. 241. P. 18–27.
Hancock J. T. The future of lying. Technology, Education & Design (TED). Winnipeg, MN, 2012. URL: (дата обращения: 1.10.2022)
Hancock J. T., Woodworth M. T., Goorha S. See no evil: The effect of communication medium and motivation on deception detection // Group Decision and Negotiation. 2010. Vol. 19. P. 327–343.
Hovy D. The enemy in your own camp: How well can we detect statistically-generated fake reviews–an adversarial study // Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). 2016. Vol. 2. P. 351–356.
Kaliyar R.K., Goswami A., Narang P., Sinha S., FNDNet – A Deep Convolutional Neural Network for Fake News Detection // Cognitive Systems Research. 2020. Vol. 61. Issue C. P. 32–44. .
Kovic M., Rauchfleisch A., Sele M., Caspar C. Digital astroturfing in politics: Definition, typolo-gy, and countermeasures // Studies in Communication Sciences. 2018. Vol. 18.1. P. 69–85. Kucharski A. Study epidemiology of fake news // Nature 540, 525 (2016).
Kumar S., Shah N. False information on web and social media: A survey. arXiv preprint arXiv:1804.08559. 2018.
Kumar S., West R., Lescovec J. Disinformation on the Web: Impact, Characteristics, and Detection of Wikipedia Hoaxes // WWW '16: Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web April 2016. P. 591–602. URL: .
Monti F., Frasca F., Eynard D., Mannion D., Bronstein M. M. Fake News Detection on Social Media using Geometric Deep Learning. 2019. arXiv preprint arXiv:1902.06673.
Potthast M., Kiesel J., Reinartz K., Bevendorff J., Stein B. Astylometric inquiry into hyperpartisan and fake news // Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2018. P. 231–240.
Reisach U. The responsibility of social media in times of social and political manipulation // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 291. Issue 3. P. 906–917.
Ryan C. D., Schaul A. J., Butner R., Swarthout J. T. Monetazimg Disinformation in the attention economy: The case of genetically modified organisms (GMOs) // European Management Journal. 2020. Vol. 38. Issue 1. P. 7–18.
Soe S. O. A Unified Account of Information, Misinformation, and mation / In: Synthese – An international journal for epistemology, methodology and philosophy of science. 2021. Vol. 198. P. 5929–5949. The Global Risks Report 2021. 16th Edition. URL: www3.weforum.org/docs/WEF_ The_Global_Risks_Report_2021.pdf (дата обращения: 1.09.2022)
Vicario M. D., Quattrociocchi W., Scala A., Zollo, F. Polarization and fake news: Early warning of potential misinformation targets // ACM Transactions on the Web (TWEB). 2019. Vol. 13(2). P. 1–22.
Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online // Science. 2018. Vol. 359(6380). P. 1146–1151.
Weedon J., Nuland W., Stamos A. Information Operations and Facebook. April 27, 2017. Face-book Inc., 2017. Wilensky U., Rand W. An introduction to agent-based modeling: Modeling natural, social and engineered complex systems with NetLogo. Cambridge: MIT Press, 2015. 482 p.
Zhang J., Carpenter D., Ko M. Online astroturfing: A theoretical perspective // Proceedings of the Nineteenth Americas Conference on Information Systems, Chicago, Illinois, August 15–17, 2013. URL: . researchgate.net/profile/Darrell_Carpenter/publication/286729041 (дата обращения: 1.09.2022)
Zhang Y., Lease M., Wallace B. Active Discriminative Text Representation Learning // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2017 31(1). Available at: (дата обращения: 1.08.2022).
Zollo F., Bessi A., Del Vicario M., Scala A., Caldarelli G., Shekhtman L., Havlin S., Quattro-ciocchi W. Debunking in a world of tribes // PLOS ONE. 2017. Vol. 12. No. 7. P. 1–27.
Виловатых А. В. Социальные движения в эпоху постправды // Проблемы национальной стратегии. 2020, №1 (58). С. 90–104.
Докука С. Практики использования онлайновых социальных сетей // Социологические исследования. 2014. № 1. С. 138–145.
Дубровский Д.И. Обман. Философско-психологический анализ. Москва: Конон+, 2010. 336 с.
Емельянова Т. П. Социальные представления: История, теория и эмпирические исследования. Москва: Изд-во «Институт психологии РАН», 2016. 476 c.
История информатики и философия информационной реальности / под редакцией P. M. Юсупова, В. П. Котенко. Москва: Академический проект, 2007. 430 с.
Колин К. К. Философские проблемы информатики. Москва: БИНОМ, 2010. 264 с.
Нестик Т. А. Отношение к будущему в российских управленческих командах: лидерское видение и корпоративный форсайт // Экономические стратегии. 2014. № 2. С. 134–141.
Риппинен Т. О., Слободская Е. Р. Взаимосвязи личностных особенностей подростков с повседневным использованием компьютера // Психологический журнал. 2014. Т. 35. № 4. С. 30–37.
Смолина Е.Г. Понятие «сети» как новый взгляд на устройство общества // Научный вестник Волгоградского филиала РАНХиГС. Серия: Политология и социология. 2015. № 2. С. 23–28.
Сушков И. Р., Козлова Н. С. Интернет-активность как проявление потребности личности в коллективном субъекте // Психологический журнал. 2015. Т. 36. № 5. С. 75–83.
Швецов А. Н. Агентно-ориентированные системы: основные модели. Вологда: Вологодский государственный университет, 2012. 190 с.
Caliskan A., Bryson J. J., Narayanan A. Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases // Science. 2017. Vol. 356. P. 183–186.
Colic-Peisker V., Flitney A. The Age of Post-Rationality: Limits of economic reasoning in the 21st century. Singapore: Palgrave MacMillan, 2018. 253 p.
Digital 2022 July Global Statshot Report. URL: (дата обращения 01.09.2022).
Dimitrova D., Wellman B. The Netlab Network // Advanced Methodologies and Technologies in Media and Communications. Mehdi Khosrow-Pour, D.B.A., 2019. P. 441–454.
Dong X., Victor U., Chowdhury S., Qian L. Deep Two-path Semi-supervised Learning for Fake News Detection. 2019. arXiv preprint arXiv:1906.05659. Dunbar R. I. How many friends does one person need?: Dunbar's number and other evolutionary quirks. London: Faber and Faber, 2010. 302 p.
Dunbar R. I. Neocortex size as a constraint on group size in primates // Journal of Human Evolution. 1992. Vol. 22(6). P. 469–493.
European Commission (2019). Media Convergence and social media (Unit I.4): strategy–shaping Europe’s digital future–Policy–tackling online disinformation. disinformation (дата обращения: 30.06.2020).
European Commission. Digitale Wirtschaft – Kommission strebt mehr Wettbewerb im Internet an (Digital Economy – Commission strives for more competition in the internet). Vertretung in Germany. In: Representation in Germany: EU-News no. 11/2020, 1-2. files/docs/eu _ nachrichten _ 11 _ 2020web.pdf (дата обращения: 30.06.2020).
European Commission. European data strategy. Strategy priorities 2019–2024: A Europe fit for the digital age. Making the EU a role model for a society empowered by data Brussels, 19 February 2020 .
Fallis D. The Epistemic Threat of Deepfakes // Philosophy&Technology. 2021. Vol. 34. P. 623–643.
Fu X., Liu W., Xu Y., Cui L., 2017. Combine hownet lexicon to train phrase recursive autoen-coder for sentence-level sentiment analysis // Neurocomputing. Vol. 241. P. 18–27.
Hancock J. T. The future of lying. Technology, Education & Design (TED). Winnipeg, MN, 2012. URL: (дата обращения: 1.10.2022)
Hancock J. T., Woodworth M. T., Goorha S. See no evil: The effect of communication medium and motivation on deception detection // Group Decision and Negotiation. 2010. Vol. 19. P. 327–343.
Hovy D. The enemy in your own camp: How well can we detect statistically-generated fake reviews–an adversarial study // Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). 2016. Vol. 2. P. 351–356.
Kaliyar R.K., Goswami A., Narang P., Sinha S., FNDNet – A Deep Convolutional Neural Network for Fake News Detection // Cognitive Systems Research. 2020. Vol. 61. Issue C. P. 32–44. .
Kovic M., Rauchfleisch A., Sele M., Caspar C. Digital astroturfing in politics: Definition, typolo-gy, and countermeasures // Studies in Communication Sciences. 2018. Vol. 18.1. P. 69–85. Kucharski A. Study epidemiology of fake news // Nature 540, 525 (2016).
Kumar S., Shah N. False information on web and social media: A survey. arXiv preprint arXiv:1804.08559. 2018.
Kumar S., West R., Lescovec J. Disinformation on the Web: Impact, Characteristics, and Detection of Wikipedia Hoaxes // WWW '16: Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web April 2016. P. 591–602. URL: .
Monti F., Frasca F., Eynard D., Mannion D., Bronstein M. M. Fake News Detection on Social Media using Geometric Deep Learning. 2019. arXiv preprint arXiv:1902.06673.
Potthast M., Kiesel J., Reinartz K., Bevendorff J., Stein B. Astylometric inquiry into hyperpartisan and fake news // Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2018. P. 231–240.
Reisach U. The responsibility of social media in times of social and political manipulation // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 291. Issue 3. P. 906–917.
Ryan C. D., Schaul A. J., Butner R., Swarthout J. T. Monetazimg Disinformation in the attention economy: The case of genetically modified organisms (GMOs) // European Management Journal. 2020. Vol. 38. Issue 1. P. 7–18.
Soe S. O. A Unified Account of Information, Misinformation, and mation / In: Synthese – An international journal for epistemology, methodology and philosophy of science. 2021. Vol. 198. P. 5929–5949. The Global Risks Report 2021. 16th Edition. URL: www3.weforum.org/docs/WEF_ The_Global_Risks_Report_2021.pdf (дата обращения: 1.09.2022)
Vicario M. D., Quattrociocchi W., Scala A., Zollo, F. Polarization and fake news: Early warning of potential misinformation targets // ACM Transactions on the Web (TWEB). 2019. Vol. 13(2). P. 1–22.
Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online // Science. 2018. Vol. 359(6380). P. 1146–1151.
Weedon J., Nuland W., Stamos A. Information Operations and Facebook. April 27, 2017. Face-book Inc., 2017. Wilensky U., Rand W. An introduction to agent-based modeling: Modeling natural, social and engineered complex systems with NetLogo. Cambridge: MIT Press, 2015. 482 p.
Zhang J., Carpenter D., Ko M. Online astroturfing: A theoretical perspective // Proceedings of the Nineteenth Americas Conference on Information Systems, Chicago, Illinois, August 15–17, 2013. URL: . researchgate.net/profile/Darrell_Carpenter/publication/286729041 (дата обращения: 1.09.2022)
Zhang Y., Lease M., Wallace B. Active Discriminative Text Representation Learning // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2017 31(1). Available at: (дата обращения: 1.08.2022).
Zollo F., Bessi A., Del Vicario M., Scala A., Caldarelli G., Shekhtman L., Havlin S., Quattro-ciocchi W. Debunking in a world of tribes // PLOS ONE. 2017. Vol. 12. No. 7. P. 1–27.
Ключевые слова:
информационно-телекоммуникационные системы, интернет-среда, агент процесса распространения дезинформации
Для цитирования:
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.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.