Details

Целью работы является выявление скоординированного распространения информации в социальной сети telegram на основе временно - контекстного анализа информации. Объектом исследования является процесс скоординированного распространения информации в социальных сетях. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Проанализировать скоординированное распространение информации в социальных сетях. 2. Проанализировать существующие методы и инструменты выявления координации в социальных сетях. 3. Разработать способ выявления скоординированного распространения информации в социальных сетях на основе временно - контекстного анализа информации. 4. Реализовать и экспериментально протестировать предложенный способ. В ходе работы был проанализирован процесс скоординированного распространения информации в социальных сетях. В результате работы было разработано средство обнаружения скоординированного распространения информации в социальных сетях. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем обнаружения координации в современных социальных сетях. Для достижения данных результатов было разработано средство, использующее модели SBERT, Random Forest для бинарной классификации пар сообщений на наличие координации и библиотеку NetworkX для построения и анализа графа распространения.

The purpose of the study is detection coordinated information dissemination on the Telegram social network through temporal-contextual analysis of information. The object of the work is the process of coordinated information dissemination in social networks. The research set the following goals: 1. Analysis coordinated information dissemination in social networks. 2. Analysis existing methods and tools for detecting coordination in social networks. 3. Development of method for detecting coordinated information dissemination in social networks based on temporal-contextual analysis. 4. Implement and experimentally test the proposed method. During the work the process of coordinated dissemination of information on social networks was analyzed. As a result of the work, a tool for detecting the coordinated dissemination of information on social networks was developed and tested. The results could be used as a base for designing coordination-detection systems in modern social networks. To achieve these results, a tool was developed that uses the SBERT model and Random Forest for binary classification of coordinated message pairs, and the NetworkX library for constructing and analyzing the dissemination graph.