ҚазҰУ ғалымдары табиғи төтенше жағдайларда әлеуметтік желілердегі дезинформацияны анықтайтын жасанды интеллект жүйесін әзірлейді

Заманауи ақпараттық қоғамда дезинформация мәселесі, әсіресе ақпарат таралу жылдамдығы аса жоғары әлеуметтік желілер контексінде, барған сайын өзектілене түсуде. Табиғи төтенше жағдайлар (ТЖ) кезінде жылдам таралатын дезинформация халықтың оқиғаларды қабылдауына теріс әсер етіп, құтқару қызметтерінің үйлесімді жұмысына кедергі жасап, дүрбелең көңіл-күйді күшейтуі мүмкін.

Дезинформация тек ақпарат көздеріне деген сенімді бұзып қана қоймай, қоғамдық пікірге де әсер етіп, ТЖ жағдайында елеулі әлеуметтік, саяси және экономикалық салдарға әкелуі мүмкін. Дүниежүзілік зерттеулерге сәйкес, дезинформациядан келетін экономикалық шығын қаржы, денсаулық сақтау және қоғамдық қауіпсіздік секторларында жылына миллиардтаған долларға жетуі мүмкін. Қазақстанда, әсіресе жер сілкінісі, сел, орман өрттері қаупі жоғары аймақтарда, ақпаратты жедел әрі дәл талдау қажеттігі ерекше өзекті.

Машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, табиғи төтенше жағдайлар кезінде әлеуметтік желілердегі дезинформацияны анықтайтын технология әзірлеу. Зерттеу нысаны ретінде үш түрдегі табиғи ТЖ — сел, жер сілкінісі және орман өрттері қарастырылады.

Жоба Алматы мен Алматы облысындағы табиғи ТЖ-ға қатысты деректерден тұратын корпусты алғаш рет құрып, аннотациялауды ұсынады, бұл аймақтық ерекшелікті ескеретін модельдерді оқытуға мүмкіндік береді. Конволюциялық және рекуррентті нейрондық желілердің артықшылықтарын назар аудару механизмімен біріктіретін жаңа гибридті архитектура әзірленеді. Жоба қазақ тілі — аз ресурсты тіл ретінде — мәтіндердің мәдени-ерекшелік аспектілерін ескеруге ерекше көңіл бөледі, бұл көпэтносты және көптілді Қазақстан қоғамы үшін маңызды.

Жоба бес міндетті қамтиды: дезинформацияны анықтауға арналған модельдер мен алгоритмдерді әзірлеу және зерттеу; табиғи ТЖ-мен байланысты хабарламалардан тұратын, дезинформация белгісі бойынша белгіленген деректер корпусын құру; назар аудару механизмі бар гибридті терең модельді әзірлеу және оқыту; деректерді белгілеу мен дезинформацияны анықтау әдістерінің тиімділігін бағалау; мәтіндік деректерді жүктеп, автоматты талдау мен жіктеу нәтижелерін көрсететін қолданбаны жасау.

Зерттеуде табиғи тілді өңдеу (NLP) әдістері — TF-IDF, сөз енгізулері (word embeddings), сондай-ақ LSTM және трансформер архитектуралары қолданылады. Деректер веб-скрепинг пен әлеуметтік желілердің API-лары арқылы жиналып, қолмен және жартылай автоматты түрде аннотацияланады. Модельдердің дәлдігі F1-score, Precision және Recall метрикалары арқылы бағаланады, ал нәтижелер кросс-валидация әдісімен тексеріледі.

Жоба нәтижелері дезинформацияға қарсы күрес пен медиа-контенттің ашықтығын қамтамасыз ету саласындағы халықаралық ынтымақтастықты нығайтуға ықпал етеді. Қазақстанның жаһандық ақпараттық қауіпсіздікке қосқан үлесін арттыратын зерттеу нәтижелері жоғары рейтингті ғылыми журналдарда жарияланады.

Әзірленген технология төтенше жағдайлар қызметтерінің жедел жауап беру тиімділігін арттырып, халыққа ақпарат берудің сапасын жақсартады, ресми ақпарат көздеріне деген сенімді нығайтады және дүрбелең көңіл-күйді азайтады. Жоба нәтижелері медиа-мониторинг, ақпарат ағынын басқару және фейк жаңалықтарға қарсы күрес салаларында да қолданылуы мүмкін.

Дезинформацияны анықтауға арналған жаңа алгоритмдер мен бағдарламалық жасақтамаға авторлық куәліктер мен патенттер тіркеледі; кадрлық әлеует дамытылады; жоба нәтижелері халықаралық рецензияланатын ғылыми журналдарда жарияланады.

36 айға (2025-2027 жж.) есептелген бұл жоба жасанды интеллект, ақпараттық қауіпсіздік және табиғи тілді өңдеу салаларының тоғысында жаңа білім қалыптастырады. Жоба Қазақстанның төтенше жағдайлар кезіндегі қоғамдық қауіпсіздігін нығайтып, отандық ғылымның осы салада халықаралық деңгейдегі беделін арттырады.