Šíření informací na sociálních sítích – Bc. Richard Hartman

Anotace:

Tato diplomová práce se zabývá problematikou šíření informací na sociálních sítích. Hlavním cílem diplomové práce je definovat vlivy šíření nepravdivých či záměrně zkreslených informací na sociálních sítích a objasnit možnosti obrany proti šíření takových informací. Práce je členěna do teoretické a praktické části. V teoretické části jsou rozebrány různé přístupy k obraně vůči šíření falešných informací včetně konkrétních nástrojů. Dále jsou zde popsány přístupy pro šíření falešných zpráv a využití sociálních botů.Praktická část práce je zaměřena na komparaci vybraných nástrojů. Na základě poznatků o možnostech obrany proti falešným zprávám a komparace nástrojů je vypracovaná případová studie. V případové studii se dále rozvíjí vybraný postup obrany proti šíření falešných zpráv. Pomocí strojového učení je připraven klasifikační model pro anglické texty a dva klasifikační modely, které lze aplikovat pro česky psané texty. Pro tvorbu klasifikačních modelů na české texty byl použit vlastní dataset. Ten je složený z ověřených zpravodajských a falešných zpráv. …víceméně

Abstract:

This thesis deals with the issue of information spread on social networks. The main aim of the thesis is to define the effects of spreading false or intentionally distorted information on social networks and clarify the possibilities of defense against the dissemination of available information.The work is divided into theoretical and practical parts. The theoretical part discusses various approaches to defense against the spread of false information, including specific tools. Furthermore, there are described approaches for spreading false news and using social bots.The practical part is focused on comparison of selected tools. Based on information about possibilities of defense against false reports and comparisons of tools, a case study is elaborated. The case study further develops ways to defend against the spread of false messages. Create one model using machine learning for classification for English texts and two classification models using machine learning that can be applied to Czech written texts. For classification models for Czech texts was used own dataset. It consists of verified news and hoaxes. …víceméně