Технологии интеллектуального анализа контента в медиадискурсе: автоматизированная система детекции искажений и тенденциозных интерпретаций событий

Цель проекта

Проект направлен на создание интеллектуальной системы автоматического выявления дискурсивных искажений и тенденциозных интерпретаций событий в новостных источниках, социальных сетях и цифровых медиа.

• Таксономия искажений
  Социально-экономическая значимость:

  • — Повышение качества экспертизы медиаконтента за счет системной основы.
  • — Развитие медиаграмотности в профессиональной и массовой аудитории.
  • — Создание научной базы для объективного, воспроизводимого анализа информационной среды.
• Сбалансированный мультиязычный медиакорпус
  Социально-экономическая значимость:

  • — Создание верифицированной базы для обучения моделей детекции искажений без системных смещений.
  • — Повышение достоверности и обобщающей способности автоматизированного анализа медиадискурса.
  • — Снижение затрат на повторную разметку и валидацию при масштабировании.
• Data Hub
  Социально-экономическая значимость:

  • — Снижение трудозатрат на ручной мониторинг медиасреды.
  • — Ускорение экспертной аналитики с часов/дней до минут.
  • — Возможность обработки больших потоков данных в режиме, близком к реальному времени, без потери полноты и истории изменений.
• Интеллектуальная платформа
  Социально-экономическая значимость:

  • — Повышение доверия к ИИ-инструментам со стороны экспертов и регуляторов за счет прозрачности классификации.
  • — Поддержка профессиональной экспертизы медиаконтента и принятия решений в сфере информационной безопасности.
  • — Снижение когнитивной нагрузки на аналитиков при работе с большими массивами текстов.