Projekto pavadinimas Propagandos ir dezinformacijos tyrimai: automatinis atpažinimas mašininio mokymo metodais, poveikis ir visuomenės atsparumas

Projekto finansavimo sutartis 2023-06-30 Nr. S-VIS-23-8

Projekto finansavimo programa 2023–2026 m. prioritetinių mokslinių tyrimų programa „Visuomenės atsparumo stiprinimas ir krizių valdymas šiuolaikinių geopolitinių įvykių kontekste“

Projekto vadovas prof. dr. Darius Plikynas

Projekto įgyvendinimo laikotarpis 2023-09-01 – 2026-06-30

Projekto suma 195607 Eur

Partneriai: University of Arkansas, UAB Delfi, University of Cyprus, Lietuvos kariuomenės Strateginės komunikacijos departamentas, VŠĮ Lietuvos nacionalinis radijas ir televizija

Projekto tikslas - mašininio mokymo metodų pagalba sukurti rekomendacinį sprendimų paramos įrankį propagandos ir dezinformacijos automatiniam aptikimui medijų naujienų portaluose bei socialinių tinklų pranešimuose.

Projekto santrauka – Visuomenės nuotaikų ir elgesio manipuliavimui masiškai ir sistemingai naudojami medijų naujienų portalai bei socialiniai tinklai. Tyrimai rodo, kad kryptingi propagandos ir dezinformacijos (PD) srautai formuoja informacinius burbulus, kurie indoktrinuoja, skaldo ir radikalizuoja politine, vertybine bei pilietinio elgesio prasme. Lietuvoje taip pat būtina vystyti šiuolaikines propagandos ir dezinformacijos atpažinimo bei suvaldymo priemones. Tam tikslui reikalingos mašininio mokymo algoritmais automatizuotos priemonės, kurios gali padėti efektyviai atpažinti didžiąją dalį propagandos ir dezinformacijos požymių ir patalkinti kaip sprendimų paramos sistemos valstybinėms institucijoms, masinio informavimo bendrovėms, žurnalistams, socialinių tinklų ir medijų portalams bei tiesiog naujienas stebintiems žmonėms.

Šiame daugiadisciplininiame tyrime siekiama mašininio mokymo metodais ištirti PD ir jos šaltinių automatinio aptikimo galimybes medijų naujienų portaluose bei socialinių tinklų pranešimuose, sukuriant rekomendacinį sprendimų paramos įrankį. Tam tikslui, atliekama ekspertinė pranešimų turinio analizė, sudaromas PD tekstynas, skirtas hibridinių gilių neuroninių tinklų apmokymui ir testavimui. Siekiama tekstuose aptikti PD technikas ir įvertinti pranešimų patikimumo lygį. Tekstų analizei panaudojami mašininio mokymo, natūralios kalbos apdorojimo, kompiuterinės lingvistikos, semantinės bei sentimentų analizės ir kiti metodai.