Notice bibliographique
Résumé
в начале 2000 года, сложно было представить, что через 24 года у трёх из четырёх жителей России будет доступ к интернету. А пользоваться социальными медиа будут 73% населения. Такие данные приводит Datareportal в отчёте отчете «Digital 2024: Country Headlines Report» [Datareportal]. Подобная статистка говорит о том, что уровень цифровизации почти за одну четверть века текущего столетия значительно вырос. Чем больше новых цифровых платформ, систем и процессов, тем больше появляется новых цифровых инструментов. Одним новым, ещё малоисследованным инструментом служит термин – дипфейк. Целью настоящего исследования является теоретическое и сущностное изучение понятия дипфейка. Нового инструмента, с помощью которого возможно повлиять на политическую коммуникацию. Задачами исследования являются: изучить и раскрыть понятие дипфейка и его разновидностей, определить кто и каким образом может использовать дипфейки в политической коммуникации, оценить риски и угрозы дифейков, и предложить пути решения данной цифровой угрозой. Результаты. В ходе работы были выявлены сущность и основновные виды дипфейков, приведены примеры политических угроз с применением дипфейков, сделан вывод и дано предложение о необходимости разработки нормативно правовой базы, устанавливающей и регламентирующей работу создание дипфейков. вack in the early 2000s, it was difficult to imagine that within 24 years, three out of four Russians would have access to the internet. And 73% of the population would use social media. These statistics are provided by Datareportal in its report "Digital 2024: Country Headlines Report". Such figures indicate that the level of digitization has increased significantly over the last quarter of the current century. With the emergence of new digital platforms, systems, and processes, new digital tools have also emerged. One such new tool, which is still relatively unexplored, is deepfake. The purpose of this study is to theoretically and essentially study the concept of deepfake, a new tool that can be used to influence political communication. The objectives of the research are: to study and reveal the concept of deepfake and its varieties, to determine who can use deepfakes in political communication and how, to assess the risks and threats of deepfakes, and to propose ways to solve this digital threat. Results. In the course of the work, the essence and main types of deepfakes were identified. Examples of political threats using deepfakes are given, a conclusion is drawn and a proposal is made on the need to develop a regulatory framework that establishes and regulates the creation of deepfakes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».