ӘЛЕУМЕТТІК ЖЕЛІЛЕРДЕГІ ФЕЙКТЕРДІҢ ТАРАЛУЫН САНДЫҚ МОДЕЛЬДЕУ

2025

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2026.93.1.017
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл мақалада әлеуметтік желілерде жалған (фейк) ақпараттың таралу үдерісін сипаттайтын 𝑆𝐼𝐻𝑅 математикалық моделі қарастырылады. Ақпарат таратуды уақытша тоқтатқан, бірақ есте сақтау механизмдерінің арқасында кейіннен белсенділікке оралуы мүмкін «ұйықтап жатқан» пайдаланушылар тобының бар болуы – зерттеудің айрықша ерекшелігі болып саналады. Динамикалық процестің есте сақтау параметрлері мен ақпаратты таратудан бас тарту коэффициентінің әсерін бағалау үшін бірқатар сандық тәжірибелер жүргізілді. Модельдің параметрлерінің әртүрлі мәндері үшін уақытқа байланысты топ тығыздығының графиктері құрылды. Нәтижесінде, жалған ақпаратпен күресудің ең тиімді жолы – ақпаратты таратудан бас тарту жылдамдығын арттыру. Сондай-ақ, өздігінен және мәжбүрлі түрде еске түсіру процестері желідегі қауесеттің қызмет ету мерзімін айтарлықтай ұзартатыны және өздігінен еске түсіру параметрі жүйенің соңғы күйін айқындайтыны анықталды.