ANALYSIS OF TARGETED CONSTRUCTS IN THE INFORMATION FLOWS OF TELEGRAM CHANNELS

Authors:
Publisher website
Google Scholar
Abstract
Зростання інформаційної насиченості середовища господарювання при-зводить до підвищення значення швидкої та ефективної обробки інформаційних по-токів для прийняття управлінських рішень. Омніканальність та інформаційне наси-чення соціального середовища діяльності людини, прийняття рішень компаніями спонукає постійний розвиток комунікаційних та аналітичних технологій на їх основі. Робота побудована на міждисциплінарних підходах до аналізу інформації з відкритих джерел в соціально-економічних дослідженнях, а на меті має розвиток прикладних підходів ідентифікації й аналізу інформаційних конструктів у потоках інформації. У сучасному світі інформаційні конструкти здобувають різні форми, а саме: популяр-ність бренду, вірусний користувацький контент, пропаганда, фейки та інше. Робота з інформаційним оточенням стає дедалі більш важливою складовою державних, галу-зевих, корпоративних та персональних стратегій розвитку. Представлено опис автор-ської методики дослідження інформаційних конструктів, яка включає підходи до збору даних з різних каналів відкритого доступу, структурування та каталогізацію інформаційних джерел, первинну обробку та статистичний аналіз текстових повідом-лень, розробка семантики аналізу, підготовка моделей машинного навчання,тестування ефективності використання різних моделей, прогнозне оцінювання існу-ючих і нових інформаційних конструктів у каналах комунікації. Проведено апробацію розробленої методики на на прикладі Telegram каналів новин двох регіональних сег-ментів. Дослідження проведено на базі збору інформації за 15 днів в грудні 2023 з 84 українських та 93 російських Telegram каналів, проведено кластеризацію та аналіз особливостей поширення інформаційних повідомлень в них. У якості експеримен- тального прикладу було використано повідомлення про кібератаку на сервіси компа-нії «Київстар», яка мала місце у грудні 2023 року. Масштаби та наслідки цієї атаки мали широке висвітлення, інтенсивно обговорювалися громадкістю у засобах масо-вої інформації, а також у Telegram каналах. Розробка дозволяє виявити вектори ін-формаційного впливу та цільові установки коригування поведінки цільової аудиторій. На цій основі можливо формувати обґрунтовані стратегічні рішення та розробляти механізми забезпечення стійкого розвитку у динамічному середовищі господарю-вання. The growing saturation of the business environment by information leads to increasing the importance of fast and efficient processing with information flows for making management decisions. Omni-channel and information saturation of the social environment of human activity, and the increasing complexity of decision-making by companies due to this, prompts the constant development of communicative and analytical technologies based on them. The study is based on interdisciplinary approaches to the analysis of information from open sources in socio-economic research and aims to develop applied approaches to the identification and analysis of information constructs in information flows. Nowadays, information constructs take on various forms, namely: brand popularity, viral user-generated content, propaganda, fakes, etc. Working with the information environment is becoming a significantly important component of state, sectoral, corporate and personal development strategies. The paper describes the author’s methodology for studying information constructs, which includes approaches to collecting data from various open channels, structuring and cataloguing information sources, pre-processing and statistical analysis of text messages, developing semantics of analysis, preparing machine learning models, testing of the effectiveness of using various models, and forecasting the existing and new information constructs in communication channels. The developed method was tested on a sample of Telegram news channels of two regional segments. The study was conducted based on collecting information for 15 days in December 2023 from 84 Ukrainian and 93 Russian Telegram channels, clustering and analysing the...