Information distrust and journalistic strategies for countering fakes and deepfake content
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. In the digital media environment, there is a steady increase in information distrust associated with the accelerated spread of fake news and synthetic deepfake content. Modern media generation technologies have radically complicated verification procedures and increased the skeptical perception of news reports by the audience. In the context of fragmentation of information flows and algorithmic content distribution, traditional journalistic control mechanisms are experiencing structural limitations, which require a rethink of professional strategies to counter disinformation. Goal. To conduct an analytical study of the phenomenon of information distrust and systematize journalistic strategies for countering fakes and deepfake content, taking into account technological, institutional, and educational factors. Materials and methods. The work uses materials from international research reports, statistical data from opinion polls, publications from specialized media organizations, and analytical reviews on disinformation and media trust. The methodological framework is based on comparative analysis, a critical review of the literature, the systematization of empirical data, and the interpretation of statistical indicators reflecting the dynamics of audience trust and the effectiveness of applied practices. Results and discussion. A steady decrease in the level of trust in news sources has been established against the background of increasing audience awareness of manipulative technologies. It is shown that deepfake content enhances the effect of total doubt, in which even professionally prepared journalistic information falls under suspicion. The practices of fact-checking, automated detection of synthetic materials, and preventive audience awareness are analyzed; their functional limitations and potential when used together are revealed. The importance of inter-editorial cooperation and interaction with technological platforms to deter large-scale disinformation campaigns was noted. Conclusion. The presented research demonstrates that countering information distrust requires a comprehensive combination of journalistic, technological, and educational measures. The system integration of fact- checking, verification tools, and media literacy programs helps to increase the stability of the information space and reduce the destructive impact of fakes and deepfake content. The findings expand the analytical understanding of the transformation of trust in digital media and are of practical value for editorial strategies and research developments in the field of communications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».