Detection and labeling of fake news on social networks

Thesis title: Detekce a označování fake news na sociálních sítích
Author: Hašpl, Ondřej
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Syrovátková, Jana
Opponents: Pavlíček, Antonín
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato bakalářská práce se zaměřuje na problematiku detekce a šíření fake news na sociálních sítích, a to především z pohledu schopnosti uživatelů tyto zprávy správně identifikovat. Teoretická část práce definuje klíčové pojmy jako dezinformace, fake news, manipulace nebo deepfake, a zabývá se i oblastí kritického myšlení, mediální gramotnosti a nástrojů na ověřování faktů. Pozornost je věnována také fungování fact-checkingových organizací a přístupům jednotlivých platforem jako Meta, TikTok nebo X k detekci falešného obsahu. V praktické části je realizováno kvantitativní dotazníkové šetření, jehož cílem bylo zjistit, jak různé faktory ovlivňují schopnost respondentů rozpoznat pravdivé a nepravdivé informace. Dotazník vyplnilo přes 350 respondentů, z nichž více než 220 poskytlo kompletní data pro analýzu. Následná zjištění přispívají k lepšímu porozumění v oblasti detekce a rozpoznávání fake news.
Keywords: ověřování informací; sociální sítě; fact-checking; nástroje; detekce; fake news; dezinformace
Thesis title: Detection and labeling of fake news on social networks
Author: Hašpl, Ondřej
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Syrovátková, Jana
Opponents: Pavlíček, Antonín
Thesis language: Česky
Abstract:
This bachelor thesis focuses on the issue of detection and dissemination of fake news on social networks, mainly from the perspective of the ability of users to correctly identify these messages. The theoretical part of the thesis defines key terms such as disinformation, fake news, manipulation or deepfake, and addresses the areas of critical thinking, media literacy and fact-checking tools. Attention is also paid to the functioning of fact-checking organizations and the approaches of different platforms such as Meta, TikTok or X to detect fake content. In the practical part, a quantitative questionnaire survey is conducted to investigate how different factors affect respondents' ability to detect true and false information. Over 350 respondents completed the questionnaire, of which more than 220 provided complete data for analysis. The subsequent findings contribute to a better understanding of fake news detection and recognition.
Keywords: social networks; tools; fact-checking; detection; fake news; disinformation; information verification

Information about study

Study programme: Aplikovaná informatika
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Systems Analysis

Information on submission and defense

Date of assignment: 2. 4. 2024
Date of submission: 11. 5. 2025
Date of defense: 2025

Files for download

The files will be available after the defense of the thesis.

    Last update: