Recognition of political fakes using data management technologies and artificial intelligence
- Authors: Kopytina E.A.1
-
Affiliations:
- Financial University under the Government of the Russian Federation
- Issue: Vol 9, No 2 (2025)
- Pages: 260-267
- Section: Media Communications and Journalism
- Published: 26.12.2025
- URL: https://journals.rcsi.science/2542-2340/article/view/361526
- ID: 361526
Cite item
Abstract
Modern approaches to detecting and recognising political fakes using artificial intelligence and data management technologies are studied. The existing methods of automated verification of political content are analyzed, and a comprehensive model for detecting disinformation is proposed. Special attention is paid to the problems of applying neural network algorithms in the process of identifying fake messages and assessing their effectiveness in modern political communications.
About the authors
Evgeniya A. Kopytina
Financial University under the Government of the Russian Federation
Author for correspondence.
Email: evgenie.kopytina@mail.ru
Master’s Degree Student in “Advertising and Public Relations” Program
Russian Federation, 49/2 Leningradsky Ave., Moscow, 125167, Russian FederationReferences
- Володенков С.В., Федорченко С.Н., Печенкин Н.М. Риски, угрозы и вызовы внедрения искусственного интеллекта и нейросетевых алгоритмов в современную систему социально-политических коммуникаций: по материалам экспертного исследования // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2024. Т. 26. № 2. С. 406-424. https://doi.org/10.22363/2313-1438-2024-26-2-406-424, https://elibrary.ru/lwsycv
- Бажанов В.А. Искусственный интеллект, технологии Big Data (больших данных) и особенности современного политического процесса // Философия. Журнал высшей школы экономики. 2023. Т. 7. № 3. С. 193-210. https://doi.org/10.17323/2587-8719-2023-3-193-210, https://elibrary.ru/odgtjo
- Макашова В.В. Дезинформация как предмет научного анализа: традиционные и новые подходы // Медиальманах. 2023. № 6. (119). С. 16-22. https://doi.org/10.30547/mediaalmanah.6.2023.1622, https://elibrary.ru/ftobjw
- Аббуд М.В.А. Инструменты AI-журналистики в противодействии фейковой реальности // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2024. № 4 (54). С. 31-38. https://doi.org/10.47475/2070-0695-2024-54-4-31-38, https:// elibrary.ru/njnkbr
- Швецов А.Н., Дианов С.В., Попова А.А., Кузнецов Д.О. Моделирование процессов распространения дезинформации в информационных сетях // Вестник Череповецкого государственного университета. 2022. № 6 (111). С. 89-109. https://doi.org/10.23859/1994-0637-2022-6-111-7, https://elibrary.ru/snlymh
- Лукина М.М., Замков А.В., Крашенинникова М.А., Кульчицкая Д.Ю. Искусственный интеллект в российских медиа и журналистике: к дискуссии об этической кодификации // Вопросы теории и практики журналистики. 2022. Т. 11, № 4. С. 680–694. https://doi.org/10.17150/2308-6203.2022.11(4).680-694, https://elibrary.ru/wmnhif
- Hameleers M., van der Meer T.G., Dobber T. Distorting the truth versus blatant lies: The effects of different degrees of deception in domestic and foreign political deepfakes // Computers in Human Behavior. 2023. Vol. 152. № 2. Art. 108096.
Supplementary files
