Оптимізована модель чинників достовірності текстових даних

Author:

Піх І. В.ORCID,Сеньківський В. М.ORCID,Андріїв Р. Р.

Abstract

На підставі аналізу літературних джерел описано основні характеристики чинників впливу на ступінь достовірності текстових даних, оскільки обсяги та швидкість поширення новин створюють складнощі у визначенні їх правдивості. З'ясовано, що ймовірність інформації, особливо в соціальних медіа, часто ставиться під сумнів через поширення фейкових новин, маніпуляції та дезінформацію, що може змінити загальний образ подій і вплинути на суспільство. Навіть без спеціального спотворення, інформація може бути неточною через помилки в джерелах, неправильне тлумачення чи недостатню перевірку фактів. Виокремлено із загальної множини чинників достовірності даних деяку їх підмножину, для якої виконано формалізоване відтворення взаємних зв'язків між елементами з використанням засобів семантичних мереж, що забезпечило відображення в одній графічній структурі впливів і залежностей між чинниками та лінгвістичної семантики їх суті. Застосовано для визначення рівнів пріоритетності чинників стосовно впливу на достовірність даних метод математичного моделювання ієрархій, згідно з алгоритмом реалізації якого запроектовано квадратну бінарну матрицю досяжності, що ідентифікує характерні зв'язки між чинниками семантичної мережі: прямі залежності та прямі впливи. Побудовано на підставі матриці досяжності таблиці ітераційного процесу, опрацювання яких забезпечило встановлення рівнів важливості чинників. Розроблено базову багаторівневу модель впливу чинників на ступінь достовірності текстових даних. Запроектовано за методом попарних порівнянь, шкалою відносної важливості об'єктів та моделлю чинників достовірності текстових даних обернено-симетричну матрицю попарних порівнянь, опрацювання якої за програмою розрахунку вагових пріоритетів чинників забезпечило отримання числових вагових переваг чинників досліджуваного процесу. Розроблено багаторівневу оптимізовану графічну модель чинників пріоритетного впливу чинників на достовірність текстових даних. Проведено перевірку адекватності отриманих результатів за критеріями методу попарних порівнянь, до яких віднесено: максимальне власне значення додатної обернено-симетричної матриці; показник узгодженості; відношення узгодженості.

Publisher

Ukrainian National Forestry University

Reference19 articles.

1. Bartish, M. Ya., & Dudzianyi, I. M. (2009). Operations research. Part 3. Decision making and game theory. Lviv: Publishing center of Ivan Franko National University, 278. [In Ukrainian]. URL: https://ami.lnu.edu.ua

2. Certificate of copyright registration for work No. 41832. Ukraine. Simulation modeling in system analysis using binary comparisons method (computer program). The copyrights are owned by I. V. Hileta, V. M. Senkivskyy, O. V. Melnykov. Registered 17.01.2012.

3. Dixit, D. K., Bhagat, A., & Dangi, D. (2022). Automating fake news detection using PPCA and levy flight-based LSTM. Soft Computing A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications, 26, 12545–12557. https://doi.org/10.1007/s00500-022-07215-4

4. Durniak, B. V., Pikh, I. V., & Senkivskyy, V. M. (2022). Theoretical foundations of the information concept for the formation and evaluation of the quality of publishing and printing processes. Monograph. Lviv: Ukrainian Academy of Printing, 356. [In Ukrainian]. URL: https://biblio.uad.lviv.ua

5. Eight effective ways to recognize fake information. URL: https://www.prostir.ua/?news=8-dijevyh-sposobiv-rozpiznaty-fejkovu-informatsiyu

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3