Застосування методiв багатокритерiального аналiзу для класифiкацiї ботiв у соцiальних мережах

Makhno, M., Borysenko, O. (2025). Application of multi-criterion decision-making methods for bot classification in social networks. Journal of Numerical and Applied Mathematics(2), 42–48. https://doi.org/10.17721/2706-9699.2025.2.03

Метою статтi є розробка методологiї класифiкацiї акаунтiв у соцiальних мережах на категорiї «бот», «не бот» та «пiдозрiлий» на основi методiв багатокритерiального аналiзу.
Методика дослiдження. Дослiдження ґрунтується на використаннi комбiнованого пiдходу до багатокритерiального аналiзу: методу аналiтичної iєрархiї (AHP) та ентропiйного методу для визначення ваг ознак, i методу TOPSIS для фiнальної класифiкацiї. Критерiї включають поведiнковi, структурнi, атрибутивнi та контентнi ознаки.
Результати дослiдження. Запропоновану модель було перевiрено на синтетичнiй вибiрцi з 100 акаунтiв. Модель продемонструвала високу ефективнiсть: точнiсть класифiкацiї сягнула 90%, при цьому значення precision та recall склали 0.85 та 0.89 вiдповiдно. Результати пiдтверджують здатнiсть моделi до надiйного виявлення ботiв при мiнiмiзацiї помилкових класифiкацiй справжнiх користувачiв.
Практична значимiсть. Розроблена методологiя надає прозорий, пояснюваний та адаптивний iнструмент для виявлення ботiв, який може бути iнтегрований у системи монiторингу соцiальних мереж, iнструменти цифрової безпеки та платформи iнформацiйної аналiтики без необхiдностi повного перенавчання моделi.