Виявлення маніпулятивного контенту про аграрну галузь на основі аналізу метаданих YouTube

Abstract

У роботі досліджено проблему поширення маніпулятивного контенту щодо аграрної галузі на відеоплатформі YouTube. Запропоновано підхід до автоматизованого виявлення маніпуляцій на основі аналізу текстових метаданих відео. Для збору даних використовується інструмент yt-dlp(із інтеграцією API "Return YouTube Dislike"), для транскрибування аудіоконтенту – модель Whisper, для аналізу тексту – методи обробки природної мови та машинного навчання. Запропонований підхід дозволяє здійснювати автоматизований моніторинг інформаційного простору та сприяти підвищенню інформаційної безпеки аграрного сектору./The paper investigates the problem of spreading manipulative content concerning the agricultural sector on the YouTube video platform. An automated approach for detecting manipulations based on video text metadata analysis is proposed. Data collection is carried out using the yt-dlp tool (integrated with the "Return YouTube Dislike" API), the Whisper model is utilized for audio content transcription, and text evaluation is performed via natural language processing and machine learning methods, specifically BERT models for semantic analysis. The proposed approach enables automated monitoring of the information space and contributes to enhancing the information security of the agricultural sector.