Formation and analysis of information cascades based on timed semantic influence

dc.contributor.authorUhryn, D. I.
dc.contributor.authorKalancha, A. D.
dc.date.accessioned2026-03-11T09:30:13Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractThis study is devoted to the analysis of information flows and the search for hidden connections between Telegram news channels. The main goal is to develop a method to help identify sources with the most significant influence and model how information spreads on the network. The work proposes the Timed Semantic Influence (TSI) algorithm - it allows you to assess the connections between messages, taking into account not only the content but also the time of publication. Thanks to this method, the structure of news distribution is built in the form of tree-like cascades from the initial message to the channels that picked it up. As a result, the channel that most often triggers news waves was identified. Among the topics that caused the most excellent resonance after eliminating general air alerts, news about significant geopolitical events and international support for Ukraine dominated. The proposed approach opens up the opportunity to identify key players in the media space and determine the topics that most influence public opinion. Tabl.: 1. Bibliogr.: 11 items.
dc.description.abstractЦе дослідження присвячене аналізу інформаційних потоків та пошуку прихованих зв'язків між новинними каналами Telegram. Головною метою є розробка методу, який допоможе визначити джерела з найбільш значним впливом та змоделювати поширення інформації в мережі. У роботі запропоновано алгоритм часового семантичного впливу (TSI) – він дозволяє оцінювати зв'язки між повідомленнями, враховуючи не лише зміст, але й час публікації. Завдяки цьому методу структура поширення новин будується у вигляді деревоподібних каскадів від початкового повідомлення до каналів, які його підхопили. В результаті було визначено канал, який найчастіше запускає новинні хвилі. Серед тем, які викликали найбільший резонанс після усунення загальних ефірних оповіщень, домінували новини про значні геополітичні події та міжнародну підтримку України. Запропонований підхід відкриває можливість визначити ключових гравців у медіапросторі та визначити теми, які найбільше впливають на громадську думку. Табл.: 1. Бібліогр.: 11 назв
dc.identifier.citationUhryn D. I., Kalancha A. D. Formation and analysis of information cascades based on timed semantic influence. Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Серія: Інформатика і моделювання : зб. наук. пр. Харків, 2026. № 1 (15). С. 155-167.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20998/2411-0558.2026.01.10
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4858-4511
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0004-1451-7470
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/99671
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjectinformation source
dc.subjecttext similarity
dc.subjectinformation cascade
dc.subjectinfluence tree
dc.subjecttime
dc.subjectджерело інформації
dc.subjectтекстова схожість
dc.subjectінформаційний каскад
dc.subjectдерево впливу
dc.subjectчас
dc.titleFormation and analysis of information cascades based on timed semantic influence
dc.title.alternativeФормування та аналіз інформаційних каскадів на основі часового семантичного впливу
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
visnyk_KhPI_2026_1_PIM_Uhryn_Formation_and_analysis.pdf
Розмір:
420.57 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
11.15 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: