Інформаційна технологія для аналізу контенту та формування медіаграмотності користувачів

Abstract

Дана кваліфікаційна робота присвячена розробці моделі інформаційної технології для аналізу контенту та формування медіаграмотності користувачів. У дослідженні проведено системний аналіз предметної області, визначено інформаційні потреби та основні проблеми сучасного інформаційного простору, зокрема зростаючий обсяг інформації, складність її критичного аналізу та недостатню інтегрованість медіаосвіти у щоденні практики споживання інформації. Розроблена модель інформаційної технології аналізу контенту та формування медіаграмотності користувачів об’єднує методи порівняння, фільтрації, верифікації та аналізу інформації із застосуванням математичних моделей, методів машинного навчання, обробки природної мови (NLP), кластеризації, TF-IDF, косинусної схожості, латентно-семантичного аналізу та колаборативної фільтрації. Структура системи спроєктована за допомогою методологій IDEF0, IDEF3 та UML. Практична реалізація виконана у вигляді чат-бота, що забезпечує персоналізовані рекомендації, пошук альтернативних джерел, семантичний аналіз текстів та підтримку користувачів у розвитку навичок критичного мислення. Запропонована інформаційна технологія має потенціал для підвищення медіаграмотності та стійкості до інформаційних маніпуляцій у сучасних умовах інформаційної війни та інтенсивного розвитку цифрових технологій.

This thesis is devoted to the development of an information technology model for content analysis and media literacy development. The research includes a systematic analysis of the subject area, identification of information needs, and key challenges of the modern information space, including the growing volume of information, the complexity of its critical evaluation, and insufficient integration of media education into daily information consumption practices. The developed model combines methods of comparison, filtering, verification, and information analysis using mathematical models, machine learning methods, natural language processing (NLP), clustering, TF-IDF, cosine similarity, latent semantic analysis, and collaborative filtering. The system architecture is designed using IDEF0, IDEF3, and UML methodologies. The practical implementation is realized as a chatbot providing personalized recommendations, alternative source search, semantic text analysis, and user support in developing critical thinking skills. The proposed information technology has the potential to enhance media literacy and resilience to information manipulation in the context of modern information warfare and rapid development of digital technologies.