Методология выявления и отслеживания дезинформации в социальных сетях о воздействии пандемии COVID-19 на репродуктивное здоровье

Abstract

Цель исследования заключалась в разработке методики выявления и отслеживания дезинформации в социальных сетях, в частности в Твиттере, о влиянии коронавируса и COVID-вакцины на репродуктивное здоровье, одной из причин чего является недостаточная информированность об аспектах коронавирусной инфекции. Мы используем сочетание машинных и экспертных методов, последние научные статьи как эталон выявления дезинформации. Предлагаемая методика включает в себя изучение научных статей как источника достоверной правдивой информации по теме (стандарт информации) и сообщений в Твиттере (оценка соответствия информации стандарту). Результатом исследования является методика выявления дезинформации в сообщениях пользователей социальной сети. На основе этой методологии разработаны следующие аспекты проблемы: 1) формирование научного стандарта; 2) принцип сопоставления направлений научных исследований и дискуссий в Твиттере; 3) принцип контекстуального сопоставления пользовательского и научного представлений о проблемах. В отличие от существующих работ, сформулированы принципы, основанные на обработке информации из содержания научных статей и сообщений в социальных сетях. The purpose of the study was to develop a methodology for identifying and tracking social media misinformation in tweets about the impact of the coronavirus and COVID-vaccine on reproductive health, one of the reasons for which is the lack of awareness about aspects of the coronavirus infection. We use a combination of machine and expert methods, the latest scientific articles as the standard for detecting disinformation. The proposed methodology includes the study of scientific articles as a source of reliable truthful information about the topic (information standard) and Twitter messages (assessment of information compliance with the standard). The result of the study is the methodology for detecting disinformation in the messages of social network users. Based on this methodology, the following aspects of the problem have been developed: 1) the formation of a scientific standard; 2) the principle of comparing the directions of scientific research and discussions on Twitter; 3) the principle of contextual comparison of user and scientific ideas about problems. In contrast to the existing works, the principles based on the information from the content of scientific articles and messages from social networks processing are formulated.