СПЕЦИФИКИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ФЕЙКОВЫХ НОВОСТЕЙ В СОВРЕМЕННОМ МЕДИАПРОСТРАНСТВЕ НА ПРИМЕРЕ КИТАЯ

Данное исследование посвящено анализу специфики распространения фейковых новостей в медиапространстве Китая. Актуальность темы обусловлена растущим влиянием дезинформации на общественное мнение и политические процессы. Цель работы - выявить ключевые факторы и механизмы циркуляции ложного контента в китайском сегменте интернета. В качестве методов использовались контент-анализ, сетевой анализ, экспертные интервью (n=25). Эмпирическую базу составили выборки фейковых новостей (N=1500) и аккаунтов в социальных сетях (N=150 000) за 2020-2023 гг. Результаты демонстрируют, что распространение фейков определяется спецификой информационной политики (r=0,78, p<0,01), активностью ботов и trolls (27% аккаунтов), вовлеченностью традиционных СМИ (32% кейсов). Выявлены "информационные пузыри" и сетевые кластеры, усиливающие циркуляцию дезинформации (D=0,24). Практическая значимость работы связана с возможностью использования выводов для противодействия fake news. Дальнейшие исследования могут быть направлены на детальное изучение механизмов верификации контента и повышения медиаграмотности населения.

This study is dedicated to analyzing the specifics of the dissemination of fake news in the media space of China. The relevance of the topic is determined by the growing impact of disinformation on public opinion and political processes. The purpose of the work is to identify key factors and mechanisms of false content circulation in the Chinese segment of the internet. Methods such as content analysis, network analysis, and expert interviews (n=25) were employed. The empirical base consisted of samples of fake news (N=1500) and social media accounts (N=150,000) from the years 2020-2023. The results demonstrate that the dissemination of fakes is influenced by the specifics of information policy (r=0.78, p<0.01), the activity of bots and trolls (27% of accounts), and the involvement of traditional media (32% of cases). "Information bubbles" and network clusters amplifying the circulation of disinformation (D=0.24) were identified. The practical significance of the work lies in the possibility of using the findings to combat fake news. Further studies can focus on the detailed study of content verification mechanisms and increasing media literacy among the population.