Detekce a zhodnocení dezinformací v mediích

Bc. Jan Chalas

Diplomová práce

Detection and evaluation of fake news in the media

Anotace:

Algoritmizace odhalování dezinformací je cestou, jak bojovat proti dezinformační propagandě. Práce definuje, jaký je současný rozsah a jak fungují principy šíření dezinformací ve společnosti. Vysvětluje, jaké mají dezinformace dopad na společnost a jaké jsou odlišnosti v šíření dezinformací v regionech. Uvádí, že současný boj proti hrozbám, které dezinformační propaganda přináší je nedostatečný a je nutné jej algoritmizovat a to zejména, pokud s nimi chceme bojovat na regionální úrovni. Na základě využívání emočních zabarvení v titulku uvádějí dezinformační zprávu je následně vytrénován model neuronové sítě, který prokazuje citlivost při odhalování dezinformace. Jelikož je model trénován pouze na základě detekce z titulku a nevyužívá dalších externích znalostí o původu zprávy lze jej uvažovat v použití pro vytvoření nástroje na klasifikaci dezinformací v regionech, kde je složité doplnit ke zprávě další potřebné externí informace o jejím původu. S ohledem na definovaná regionální specifika a rostoucí využívání dezinformační propagandy v regionech, přináší model detekce pomocí neuronové sítě inspiraci k budování metodiky a nástrojů na úrovni veřejné správy.

Abstract:

Algorithmization of detecting disinformation is a way to combat disinformation propaganda. The work defines the current scope and principles of disinformation spread in society. It explains the impact of disinformation on society and the differences in disinformation spread in regions. It states that the current fight against the threats of disinformation propaganda is inadequate and needs to be algorithmized, especially if we want to fight them at a regional level. Based on the use of emotional narratives in the title of a disinformation message, a neural network model is trained to demonstrate sensitivity in detecting disinformation. Since the model is trained only on the basis of detecting from the title and does not use any additional external knowledge about the origin of the message, it can be considered for use in creating a tool for classifying disinformation in regions where it is difficult to supplement the message with other necessary external information about its origin. Given the defined regional specifics and the growing use of disinformation propaganda in regions, the detection model using neural networks provides inspiration for building methodologies and tools at the public administration level.

Klíčová slova

detekce dezinformací, algoritmizace, emoční narativ, neuronové sítě, regionální problematika, psychologie dezinformace

Keywords

detection of disinformation, algorithmization, neural networks, regional issues, emotional narrative, psychology of disinformation

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 4. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 5. 2023
• Vedoucí: doc. Ing. Marie Prášilová, CSc.
• Oponent: Tomáš Martínek, externi

Česká zemědělská univerzita v Praze

Provozně ekonomická fakulta

Magisterský studijní program:
Veřejná správa a regionální rozvoj - c.v. Litoměřice