Information manipulation and manufactured consensus in social media: detection methods and strategies

Simple item page
dc.contributor.authorМіnts, O. Yu.
dc.contributor.authorМінц, О. Ю.
dc.date.accessioned2025-08-21T12:09:01Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThis article addresses the issue of information manipulation and the deliberate creation of manufactured consensus within the dynamic landscape of social media. It examines the motivations and tactics employed by various actors, including government entities, political groups, commercial enterprises, and individuals, who engage in manipulative practices. The article explores the nature of artificial media activity, encompassing the use of bots, coordinated behavior patterns, manipulation of content, and trending topics. The research investigates the specific characteristics of manufactured consensus formation across various social media platforms, including YouTube, Facebook, and Telegram. It proposes an approach for identifying and analyzing coordinated activity, drawing upon a combination of quantitative and qualitative methodologies. A case study based on YouTube comments is presented to illustrate the practical application of detection methods for coordinated media activity. A scenario developed in Orange Data Mining allowed for the identification of such indicators of coordinated activity as bursts, posting of similar comments, changes in the emotional tone of comments, and time-based coordination. The analysis reveals that even neutral content with a relatively low audience can become a target for coordinated manipulative efforts, highlighting the scale of the problem. The findings of this study underscore the critical need for continued research and development of sophisticated algorithms and methods for detecting and mitigating the impact of artificial and coordinated media activity. The spread of manipulation undermines trust in information in the digital space, making it difficult to distinguish reliable data from manipulative content. Manufactured consensus contributes to the polarization of society, amplifying extreme viewpoints and suppressing moderate voices. Addressing this challenge requires a comprehensive approach, encompassing scientific, technological, educational, and legislative measures.
dc.description.abstract Ця стаття зосереджена на питанні маніпуляції інформацією та навмисного створення штучного консенсусу в динамічному ландшафті соціальних медіа. Вона досліджує мотиви та тактики, які застосовують різні актори, включаючи державні органи, політичні групи, комерційні підприємства та окремі особи, котрі займаються маніпулятивними практиками. Стаття розглядає характер штучної діяльності в медіа, що охоплює використання ботів, координовані моделі поведінки, маніпуляцію контентом та трендові теми. Дослідження зосереджується на конкретних характеристиках формування штучної згоди на різних платформах соціальних медіа, таких як YouTube, Facebook та Telegram. Воно пропонує підхід для ідентифікації та аналізу координованої діяльності, використовуючи комбінацію кількісних та якісних методологій. Проведено тематичне дослідження на основі комендоров у YouTube, яке демонструє практичне застосування запропонованих методів виявлення координованої медіа діяльності. Сценарій, що розроблений в Orange Data Mining, дозволив виявити такі показники координованої діяльності, як сплески активності, публікація схожих коментарів, зміни в емоційному тоні комендоров та часова координація. Аналіз результатів показав, що навіть нейтральний контент із відносно невеликою аудиторією може стати мішенню для координованих маніпулятивних зусиль, підкреслюючи масштаб проблеми. Висновки підкреслюють критичну потребу в продовженні досліджень та розробці складних алгоритмів і методів для виявлення та пом'якшення впливу штучної та координованої медіа діяльності. Розповсюдження маніпуляцій підриває довіру до інформації у цифровому просторі, ускладнюючи відрізнення надійних даних від маніпулятивного контенту. Штучний консенсус сприяє поляризації суспільства, посилюючи екстремальні погляди і придушуючи помірні голоси. Вирішення цього виклику вимагає комплексного підходу, що включає наукові, технологічні, освітні та законодавчі заходи.
dc.identifier.citationМіnts O. Yu. Information manipulation and manufactured consensus in social media: detection methods and strategies. Наука і техніка сьогодні. 2023. № 13. С. 897-908. DOI: https://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-13(27)-897-908
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-13(27)-897-908
dc.identifier.issn2786-6025
dc.identifier.urihttps://dspace.mipolytech.education/handle/mip/2285
dc.language.isoen
dc.publisherВидавнича група «Наукові перспективи»
dc.subjectsocial media
dc.subjectmanipulation
dc.subjectpropaganda
dc.subjectbot detection
dc.subjectcoordinated activity
dc.subjectmachine learning
dc.subjectnatural language processing
dc.subjectmanufactured consensus
dc.subjectinformation warfare
dc.subjectdata mining
dc.subjectсоціальні медіа
dc.subjectманіпуляція
dc.subjectпропаганда
dc.subjectвиявлення ботів
dc.subjectкоординована діяльність
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectштучний консенсус
dc.subjectінформаційна війна
dc.subjectдата майнінг
dc.titleInformation manipulation and manufactured consensus in social media: detection methods and strategies
dc.title.alternativeМаніпуляція інформацією та штучний консенсус в соціальних медіа: методи та стратегії виявлення
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Information manipulation and manufactured consensus in social media: detection methods and strategies.pdf
Size:
742.29 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
10.29 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download

Collections

Кафедра інформаційних технологій та аналітики даних (ІНТЕХАД)