Інформаційна система керування особистою сторінкою

Abstract

Сучасний світ визначається величезним потоком інформації, що постійно збільшується. У цьому контексті соціальні мережі й інші онлайн-платформи набули ключової форми, оскільки дозволяють людям підтримувати зв’язок, обмінюватися досвідом, дізнаватися новини та висловлювати свої думки. Проте разом із цим виникла серйозна проблема – фейкові новини, маніпуляції та інформаційно-психологічні операції (ІПсО), які спотворюють реальність і впливають на сприйняття подій. Саме тому створення власного, персоналізованого інформаційного простору, який би відповідав інтересам і цінностям користувача, стало не лише зручністю, а й нагальною потребою. Такий простір має забезпечувати збирання релевантної, достовірної інформації, дозволяючи уникнути маніпуляцій і формувати здорове інформаційне середовище. Важливість створення індивідуальних інформаційних "бульбашок" полягає у їхній здатності фільтрувати потік даних та відображати лише ті, які дійсно потрібні користувачеві. Такі рішення сприяють зменшенню інформаційного шуму та формуванню якісного контенту для ухвалення зважених рішень, саморозвитку та комунікації. Oб'єктoм дoслiджeння є алгоритми соціальних мереж, об'єкти iнтeрнeт-дискурсу: сoцiaльні мeрeжі тa iнтeрнeт-платформи. Прeдмeтoм дослідження є особиста сторінка користувача в соціальних мережах, яка інтегрує його інтереси в єдиному інформаційному просторі. Aктуaльнiсть Актуальність роботи полягає у зростаючій потребі користувачів мати контрольований, захищений від зовнішніх маніпуляцій інформаційний простір. Зі стрімким розвитком технологій медіа перестають виконувати функцію єдиного джерела інформації, натомість кожен користувач має можливість формувати власний набір даних. У цьому контексті розробка інструментів для створення персоналізованих сторінок є надзвичайно актуальною. Oснoвними aнaлoгaми є алгоритми соціальних мереж TikTok, Twitter (X), Instagram, а також персоналізований пошук у Goglee. Мета роботи – розробити рішення (особисту сторінку), яке дозволяє користувачам збирати релевантну інформацію з різних джерел, захищаючи їх від фейків та маніпуляцій, і представляти її у форматі, що забезпечує ефективне використання часу. Для досягнення цієї мети передбачено виконання таких завдань: • аналіз літератури та досліджень у сфері персоналізації інформації; • оцінка існуючих систем, визначення їхніх сильних та слабких сторін; • розробка програмного забезпечення з інтуїтивним інтерфейсом; • забезпечення інтеграції із соціальними мережами та іншими платформами; • впровадження інструментів фільтрації для відсіювання маніпулятивного контенту; • моніторинг інформації в режимі реального часу з урахуванням інтересів користувача Для реалізації завдань використовуються такі методи: • пошук і збирання інформації; • метод виділення основних елементів та фільтрації інформації; • впровадження алгоритмів колаборативної фільтрації; • програмування на C#; • інтеграція з RSS для збору даних; • використання API для взаємодії з платформами. Наукова новизна роботи полягає у створенні інтелектуальної системи пошуку та відбору інформації з урахуванням індивідуальних особливостей користувача, а також у впровадженні інструментів боротьби з фейками. Практичне значення – розробка особистоі сторінки користувача (сайт), який дозволяє створити персоналізований інформаційний простір, що підтримує ефективне управління даними та захист від маніпуляцій. Основу теоретичної частини складають роботи західних і українських дослідників, які висвітлюють різні аспекти функціонування соціальних мереж, їхніх алгоритмів і персоналізованих систем. Серед них можна виділити Джозефа Бьонча (Joseph Bonneau), який у своїх дослідженнях аналізує безпеку й конфіденційність у соціальних мережах, а також принципи побудови алгоритмів рекомендаційного типу. Майкл Рендалл (Michael Randall) зосереджується на дослідженні алгоритмічної прозорості й впливу алгоритмів на формування персоналізованого досвіду користувачів. Український дослідник Андрій Баумейстер у своїх роботах акцентує увагу на етичних аспектах використання цифрових технологій, зокрема соціальних платформ. Оксана Мороз у своїх дослідженнях аналізує медійні маніпуляції й алгоритмічну побудову стрічок новин, зосереджуючись на їхньому впливі на українське інформаційне середовище. Крім того, актуальними є дослідження західних експертів, таких як Крістофер Келер (Christopher Kellar), який розглядає соціальні мережі як складну екосистему, що поєднує технічні, комунікаційні та соціальні аспекти. Мішель Тернер (Michelle Turner) досліджує жанрові особливості контенту, що поширюється в соціальних мережах, акцентуючи увагу на впливі користувацької взаємодії на формування алгоритмів. Такі підходи дозволяють розглядати функціонал соціальних мереж не лише з технічної точки зору, а й у контексті комунікації, культурного впливу та етичних викликів, що особливо важливо для сучасного аналізу соціотехнічних систем.The modern world is characterized by an enormous and ever-increasing flow of information. In this context, social networks and other online platforms have become key tools, allowing people to stay connected, share experiences, learn news, and express their opinions. However, this has also led to a significant problem—fake news, manipulations, and informational-psychological operations (IPOs) that distort reality and influence the perception of events. Thus, creating a personalized informational space that aligns with the user’s interests and values has become not just a convenience but a critical need. Such a space should ensure the collection of relevant and reliable information, helping to avoid manipulation and fostering a healthy information environment. The importance of creating individual informational “bubbles” lies in their ability to filter data streams and display only what is truly needed by the user. These solutions help reduce information noise and create high-quality content for informed decision-making, self-development, and communication. The object of the research is the algorithms of social networks and elements of internet discourse, including social networks and online platforms. The subject of the research is the personal social media page that integrates a user’s interests into a unified informational space. The relevance of this study lies in the growing need for users to have a controlled, manipulation-free informational environment. With the rapid development of technology, traditional media no longer serves as the sole source of information; instead, every user can create their own dataset. In this context, the development of tools for creating personalized pages is highly relevant. The main analogs are the algorithms of social networks such as TikTok, Twitter (X), Instagram, as well as personalized search in Google. The purpose of the work is to develop a solution (a personal page) that allows users to collect relevant information from various sources, protect themselves from fakes and manipulations, and present it in a format that ensures efficient use of time. To achieve this goal, the following tasks have been outlined: • Analyze literature and research on information personalization. • Evaluate existing systems and identify their strengths and weaknesses. • Develop software with an intuitive interface. • Ensure integration with social networks and other platforms. • Implement filtering tools to eliminate manipulative content. • Monitor information in real time based on user interests. Methods used in this research include: • Searching and collecting information. • Highlighting key elements and filtering data. • Implementing collaborative filtering algorithms. • Programming in C#. • Integration with RSS for data collection. • Using APIs to interact with platforms. The scientific novelty of the work lies in creating an intelligent system for searching and selecting information based on individual user characteristics, as well as implementing tools to combat fake content. The practical significance of the study is the development of a personal user page (website) that enables the creation of a personalized informational space to support effective data management and protection against manipulations. The theoretical foundation includes works by Western and Ukrainian researchers that explore various aspects of social network functionality, their algorithms, and personalized systems. These include: • Joseph Bonneau, who analyzes security and privacy in social networks and principles of recommendation algorithm design. • Michael Randall, who focuses on algorithmic transparency and its impact on creating personalized user experiences. • Ukrainian researcher Andriy Baumeister, who highlights the ethical aspects of digital technology use, particularly on social platforms. • Oksana Moroz, who studies media manipulations and algorithmic newsfeed construction, focusing on its impact on the Ukrainian information environment. Additionally, relevant studies by Western experts include: • Christopher Kellar, who views social networks as complex ecosystems that combine technical, communication, and social aspects. • Michelle Turner, who examines the genre-specific features of content spread on social networks, emphasizing the role of user interaction in shaping algorithms. These approaches allow the functionality of social networks to be considered not only from a technical perspective but also in terms of communication, cultural influence, and ethical challenges, which are crucial for analyzing modern socio-technical systems.