Методы выявления фейковой информации в СМИ
https://doi.org/10.21453/2311-3065-2023-11-2-41-52
Аннотация
Актуальность исследования обусловлена ростом поляризации общественного мнения, вызванной многочисленными противоречивыми сообщениями как в российских, так и в иностранных СМИ по различным темам, начиная от конфликта на Украине, заканчивая статистикой заболеваемости и пропагандой вакцинации в период пандемии. Фейковые новости стали предметом расследований в каналах СМИ и среди популярных блогеров. Целью исследования является выявление методов выявления фейков в СМИ. Автором выполнен обзор российской и иностранной литературы и интернет-контента по теме фейковых новостей, концептуализировано понятие фейковых новостей. На основе изучения практики распространения фейков на примере отдельных событий в истории и в современных медиа, разработана матрица основных каналов и мотивов распространения фейков, а также определены инструменты проверки достоверности публикуемого контента.
Об авторе
Е. С. Май
Союз «Московская торгово-промышленная палата»
Россия
Россия
Май Елена Сергеевна – советник президента по информационной политике
107031, г. Москва, ул. Петровка, 15 /1.
Список литературы
1. Головацкая О. Е. (2023). Методологические подходы к изучению искаженной информации // Коммуникология. Том 11. № 1. C. 15-30.
2. Иванищева О. Н. (2018). Фейковые новости как новая форма пропаганды // Человек. Культура. Образование. № 4 (30). С. 104-110.
3. Казун А. Д. (2020). Так ли страшен фейк? Ложные новости и их роль в современном мире // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 4 (158). С. 162-175.
4. Ключникова К. А. (2019). Феномен fake news в современных СМИ США // Век информации. Т. 3. № 3 (8). С. 111-120.
5. Кондратьев Р. Я., Миронова Н. Г. (2020). Фейк-новости как инструмент социального управления и объект применения методов информационной безопасности // Современные технологии управления. № 1 (91). С. 6.
6. Ларченков В. В. (2018). Ложь против правды: fake news как информационно-политический тренд нашего времени // Военный академический журнал. № 1 (17). С. 68-74.
7. Манойло А. В. (2019). «Фейковые новости» как угроза национальной безопасности и инструмент информационного управления // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 12. Политические науки. № 2. С. 37-44.
8. Манойло А. В., Попадюк А. Э. (2020). Зарубежные научные подходы к исследованию “фейковых новостей” в мировой политике // Россия и современный мир. № 2 (107). С. 285-300.
9. Осипова Т. С. (2020). Технологии противодействия fake news в мировой практике // Меридиан. № 4 (38). С. 30-32.
10. Панкеев И. А., Тимофеев А. А. (2020). Тенденции государственного регулирования российских СМИ: правовой аспект // Вопросы теории и практики журналистики. Т. 9. № 2. С. 231-246.
11. Царик В. С. (2019) Борьба с “российской дезинформацией” в публичном позиционировании западных институтов: анализ официальных сайтов НАТО и ЕС // Среднерусский вестник общественных наук. Т. 14. № 6. С. 109-125.
12. Freeze M., Baumgartner M. et al. (2021). Fake Claims of Fake News: Political Misinformation, Warnings, and the Tainted Truth Effect. Political Behavior. V. 43. P. 1433-1465. doi: 10.1007/s11109-020-09597-3
13. Himdi H., Weir G., Assiri F., Al-Barhamtoshy H. (2022). Arabic Fake News Detection Based on Textual Analysis. Аrabian Journal for Science and Engineering. V. 47. P. 10453-10469.
14. Kaliyar R., Goswami A., Narang P. (2021). DeepFakE: improving fake news detection using tensor decomposition-based deep neural network. The Journal of Supercomputing. V. 77. P. 1015-1037. doi: 10.1007/s11227-020-03294-y
15. Martel C., Pennycook G., Rand D. (2020). Reliance on emotion promotes belief in fake news. Cognitive Research: Principles and Implications. V. 5 (1). P. 47. doi: 10.1186/s41235-020-00252-3
16. Palani B., Elango S., Viswanathan V. (2022). A multimodal deep learning framework for automatic fake news detection using capsule neural network and BERT. Multimedia Tools and Applications. V. 81. P. 5587-5620.
17. Pehlivanoglu D., Lin T. et al. (2021). The role of analytical reasoning and source credibility on the evaluation of real and fake full-length news articles. Cognitive Research: Principles and Implications. V. 6: 24. doi: 10.1186/s41235-021-00292-3
18. Schnellenbach J. (2018). On the Behavioural Political Economy of Regulating Fake News. ORDO: Jahrbuch für die Ordnung von Wirtschaft und Gesellschaft. V. 68. No. 1. P. 159-178.
19. Verstraete M., Bambauer D. E., and Bambauer J. R. (2017). Identifying and Countering Fake News. Arizona Legal Studies Discussion Paper. V. 73 (3). Available at: https://repository.uchastings.edu/hastings_law_journal/vol73/iss3/6
20. Winston B. (2020). The Roots of Fake News. 1 st ed. Routledge.
Рецензия
Для цитирования:
Май Е.С. Методы выявления фейковой информации в СМИ. Коммуникология. 2023;11(2):41-52. https://doi.org/10.21453/2311-3065-2023-11-2-41-52
For citation:
May E.S. Identifying and Countering Fake News in Mass Media. Communicology. 2023;11(2):41-52. (In Russ.) https://doi.org/10.21453/2311-3065-2023-11-2-41-52
Просмотров:
1270
Послать статью по эл. почте 
