Принципы, методы и этика работы с интернет-источниками в цифровую эпоху: углубленный академический анализ с учетом российских реалий и роли ИИ

Введение: Интернет как фундамент информационного общества и вызовы цифровой эпохи

В современном мире, где каждый день генерируются триллионы байтов информации, а доступ к ней кажется безграничным, умение ориентироваться в этом потоке становится не просто навыком, а фундаментальной компетенцией. Цифровая эпоха принесла не только беспрецедентные возможности для образования, науки и коммуникации, но и породила новые вызовы, связанные с переизбытком, недостоверностью и этическими дилеммами информации. Для студентов и аспирантов, чья академическая деятельность неразрывно связана с поиском, анализом и использованием данных из сети, критический подход к интернет-источникам является краеугольным камнем успешного исследования. Этот доклад призван стать путеводителем в лабиринте цифровой информации, предлагая комплексный анализ принципов, методов и этических аспектов работы с веб-ресурсами. Мы подробно рассмотрим эволюцию Интернета, типологию источников, методологии оценки их надежности, включая инновационные подходы, а также актуальное правовое регулирование в Российской Федерации и влияние искусственного интеллекта на информационное пространство.

Исторический экскурс: От ARPANET до глобальной сети

Чтобы понять современную роль Интернета, необходимо обратиться к его истокам, поскольку история глобальной сети – это история постоянного стремления человечества к более эффективной передаче и обмену информацией. В 1969 году Министерство обороны США запустило проект ARPANET – первую компьютерную сеть, целью которой было обеспечение надежной связи между военными и научными учреждениями, такими как Университет Калифорнии в Лос-Анджелесе и Стэнфордский университет, в условиях потенциальной войны. Этот оборонный проект заложил фундамент будущей глобальной информационной инфраструктуры.

Ключевым моментом в развитии Интернета стал 1983 год, когда ARPANET перешла на унифицированный набор протоколов TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol). Именно эти протоколы стали основой современного Интернета, обеспечив универсальность и масштабируемость сети. От военной разработки до академической среды, а затем и до коммерческого использования, Интернет эволюционировал из специализированной системы в общедоступную платформу, которая сегодня является неотъемлемой частью повседневной жизни миллиардов людей, радикально изменив способы получения информации и осуществления коммуникации.

Современная роль Интернета: Информационная среда и коммуникационная платформа

В XXI веке, по праву названном «веком информации», Интернет не просто сосуществует с обществом – он формирует его. Глобальная сеть стала фундаментом для дальнейшего развития информационной эпохи, пришедшей на смену индустриальной, и служит ярким индикатором прогрессивного развития общества.

Его влияние распространяется на множество жизненно важных сфер:

• Образование: Интернет кардинально упрощает процесс получения знаний. Дистанционные образовательные программы, доступ к обширным научным исследованиям, литературе и произведениям искусства делают образование доступным как никогда ранее. Российский рынок онлайн-образования демонстрирует впечатляющий рост: в 2024 году он достиг 144 миллиардов рублей, увеличившись на 19% по сравнению с 2023 годом, когда его объем составил 119,33 миллиарда рублей (рост на 32% год к году). В 2023 году около 2,68 миллиона человек в России выбрали дистанционные программы профессионального образования.
• Социальные взаимодействия: Социальные сети, неотъемлемая часть интернет-пространства, обеспечивают беспрецедентный уровень коммуникации между людьми, социальными группами и организациями. Они выступают новой формой социального взаимодействия, способствуя преодолению социальной изоляции и формированию виртуальных сообществ. В первые четыре месяца 2025 года использование социальных сетей россиянами увеличилось почти в 1,5 раза по сравнению с аналогичным периодом 2024 года, а мобильный трафик на эти платформы вырос на 44% в годовом исчислении. «ВКонтакте» остается лидером с почти 45% общего объема трафика, за ней следуют «Одноклассники» (25%) и «Дзен» (22%). К концу 2024 года ежемесячная аудитория «ВКонтакте» в России достигла 88,1 миллиона пользователей, а Telegram — 85,3 миллиона пользователей, что составляет 70% населения страны.
• Цифровая трансформация и государственное управление: Для России цифровая трансформация общества и интеграция национальной экономики в глобальные процессы являются приоритетными направлениями, ведущими к построению подлинного информационного общества. «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы», утвержденная указом Президента РФ от 9 мая 2017 года, задает цели и задачи по формированию общества знаний и национальной цифровой экономики. Ключевые направления включают развитие информационной и коммуникационной инфраструктуры, а также создание и применение конкурентоспособных российских ИКТ. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» детализирует эти приоритеты и целевые показатели. Цифровые технологии уже обеспечивают доступ к значительному массиву данных, помогая решать социальные и глобальные проблемы. С 1 января 2024 года в России создается Единая централизованная цифровая платформа в социальной сфере для автоматизации мер социальной поддержки, что позволит гражданам получать пенсии и пособия без заявлений. К началу 2024 года более 90% государственных услуг предоставлялись в электронном формате через портал Госуслуг, а в промышленности более 70% крупных российских предприятий уже используют цифровые решения для повышения эффективности производства.

Главной особенностью информационного общества является свободный доступ к источникам информации и свобода её публикации. Однако эта свобода накладывает и ответственность, требуя от каждого пользователя умения критически оценивать получаемые данные, ведь без этого любые возможности цифровой эпохи могут обернуться серьезными рисками.

Типология интернет-источников и их академическая специфика

Понимание структуры и особенностей интернет-источников является основой для эффективной работы с ними, особенно в академической среде. В этом разделе мы рассмотрим ключевые определения и классификации, которые помогут ориентироваться в огромном массиве цифровой информации.

Базовые определения: Информация, коммуникация, интернет-источник

Для начала необходимо разграничить и определить базовые концепции, лежащие в основе работы с интернет-источниками:

• Информация – это сведения, данные, знания, которые могут быть переданы, получены, сохранены и обработаны. В контексте Интернета это огромный массив данных, выгруженный в онлайн-пространство, включающий научные исследования, литературу, новости, произведения искусства, мультимедийный контент и многое другое.
• Коммуникация – это процесс обмена информацией между индивидами, социальными группами и организациями. Интернет выступает не просто как канал связи, а как полноценная платформа для свободной коммуникации, формируя новые формы социального взаимодействия, от личной переписки до глобальных дискуссионных форумов.
• Интернет-источник – любая физическая или виртуальная единица (данные, оборудование, программное обеспечение), доступная через Интернет, которая используется для получения информации или осуществления коммуникации. К ним относятся веб-сайты, электронные публикации, блоги, социальные сети, онлайн-базы данных, медиапорталы и так далее.

Разнообразие интернет-источников: от новостей до блогов

Интернет предлагает беспрецедентное разнообразие источников информации, каждый из которых обладает своими особенностями, степенью достоверности и предназначением:

• Новостные порталы и онлайн-СМИ: Представляют собой основной канал для получения актуальных событий. Их особенностью является оперативность, но качество и объективность могут сильно варьироваться в зависимости от редакционной политики и источников финансирования.
• Блоги: Определяются как сетевые услуги, позволяющие частным лицам создавать профили, определять списки контактов и обмениваться информацией. Они могут быть как личными дневниками, так и специализированными платформами экспертов. Главная особенность – субъективность, личная точка зрения автора.
• Социальные сети: Интерактивные многопользовательские сайты, содержимое которых создается самими пользователями (User Generated Content). Facebook, VK, Telegram, X (ранее Twitter) – это платформы для обмена мнениями, фотографиями, видео, а также для распространения новостей. Журналисты активно используют социальные медиа как источник инфоповодов, позволяя находить популярные публикации для последующего изложения своей аудитории. Российские журналисты активно используют социальные сети для поиска информации и инфоповодов, при этом 64% из них используют их для получения данных. Такие платформы, как «ВКонтакте», YouTube, Telegram, «Одноклассники» и «Дзен», являются распространенными источниками информации.
• Форумы и агрегаторы контента: Площадки для коллективного обсуждения и сбора информации. Их ценность зависит от экспертизы участников и модерации.
• Официальные сайты государственных органов и международных организаций: Источники первичной, максимально достоверной информации (законодательство, статистика, официальные заявления).

Электронные научные публикации: Форматы, идентификация и требования

Для академического сообщества особую ценность представляют электронные научные публикации, обладающие рядом уникальных характеристик:

• Форматы: Чаще всего научные статьи существуют в форматах HTML (для удобного просмотра в браузере с интерактивными элементами) и PDF (для сохранения оригинального макета и печати). В них активно используются гиперссылки для быстрого перехода внутри документа, к цитируемым источникам или к дополнительным материалам.
• Идентификация: Научные статьи, публикуемые в интернет-журналах, выходят только в электронном виде. Их подтверждением является уникальный номер DOI (Digital Object Identifier) – постоянный цифровой идентификатор, который гарантирует нахождение документа, даже если его URL-адрес изменится. Также обязательна URL-ссылка на сам материал.
• Индексация и доступ: Электронные научные журналы должны иметь международный стандартный серийный номер (ISSN) и размещаться в авторитетных наукометрических базах данных, таких как РИНЦ (Российский индекс научного цитирования). РИНЦ — это национальная библиографическая база данных, содержащая более 12 миллионов публикаций российских авторов и информацию о цитировании из более чем 6000 российских журналов. Он служит инструментом для оценки результативности научно-исследовательских организаций, ученых и уровня научных журналов. Многие из них являются журналами открытого доступа (Open Access), что обеспечивает свободное распространение знаний.
• Требования к оформлению и уникальности: Особенности научных статей включают строгую доказательную базу, академический стиль (обезличенность, использование терминологии), а также жесткие требования к оформлению и уникальности текста. Для научных статей идеальный процент уникальности составляет более 90%, хотя некоторые журналы могут допускать минимум 75%. Для кандидатских диссертаций требования могут варьироваться от 70-85% для технических наук до 90% для гуманитарных, а для докторских диссертаций — от 85% до 90% соответственно. Это критически важные параметры, обеспечивающие научную добросовестность и качество исследований.

Классификация по доступу: Открытая и ограниченная информация

Помимо типологии по содержанию, информационные ресурсы могут быть классифицированы по категории доступа:

• Открытая информация: Общедоступные сведения, которые могут быть свободно распространены и использованы без ограничений (если не затрагиваются авторские права или вопросы этики). Большая часть контента в Интернете относится к этой категории.
• Информация ограниченного доступа: Данные, доступ к которым регламентирован законодательством или внутренними правилами организаций. Сюда относятся:
  • Секретная информация: Государственная, военная, коммерческая тайна.
  • Конфиденциальная информация: Персональные данные, врачебная тайна, адвокатская тайна и другие виды сведений, защищенные законом.

Понимание этой классификации помогает не только правильно искать и использовать информацию, но и осознавать юридические и этические границы при работе с ней, предотвращая тем самым потенциальные правовые и репутационные риски.

Критерии оценки надежности интернет-источников и современные инструменты фактчекинга

В мире, где каждый может публиковать информацию, критическая оценка ее надежности становится первостепенной задачей. Этот раздел посвящен методологиям и инструментам, которые позволяют отделить зерна истины от плевел дезинформации.

Цифровая грамотность как основа критического мышления

В основе эффективной работы с интернет-источниками лежит цифровая грамотность. Это не просто умение пользоваться компьютером или смартфоном, а комплексный навык, включающий:

• Критическую оценку информации: Способность анализировать и сомневаться в достоверности данных, полученных из различных интернет-источников.
• Понимание потенциальных опасностей: Осведомленность о киберугрозах, фишинге, вредоносном ПО и других рисках в сети.
• Способы защиты: Применение практических мер для обеспечения личной и информационной безопасности.
• Соблюдение правил поведения: Понимание и следование этическим нормам и правовым ограничениям в онлайн-пространстве.

Цифровая грамотность является краеугольным камнем для формирования ответственного пользователя и исследователя в цифровую эпоху, поскольку без нее невозможно полноценно использовать потенциал Интернета, избегая при этом его многочисленных ловушек.

Общие критерии оценки достоверности: Официальность, актуальность, экспертность

При работе с интернет-источниками всегда следует задавать себе вопросы, которые помогут оценить их надежность. Основные критерии оценки достоверности информации включают:

• Официальность ресурса: Является ли источник официальным представительством организации (государственного органа, университета, крупной компании)? Наличие официального домена, контактной информации, регистрационных данных повышает доверие.
• Надежность информации: Указаны ли источники данных, на которые ссылается публикация? Присутствуют ли ссылки на научные исследования, статистические отчеты или экспертные мнения? Отсутствие ссылок или их сомнительный характер должны настораживать.
• Актуальность: Когда была опубликована информация? Сведения быстро устаревают, особенно в научно-технической сфере. Важно убедиться, что данные не потеряли свою релевантность.
• Экспертность и авторитетность: Кто автор публикации? Является ли он признанным экспертом в данной области? Имеет ли организация, опубликовавшая материал, репутацию надежного источника?
• Цель публикации: Какова основная цель создания данного контента? Информирование, развлечение, продажа продукта, пропаганда определенной идеи? Предвзятость, рекламный или политический подтекст могут искажать информацию.
• Полнота и целостность: Представлена ли информация объективно и всесторонне, или же она вырвана из контекста, что может исказить ее смысл?
• Верификация информации: Включает как традиционные инструменты (например, звонок спикеру, поиск первоисточника, альтернативных источников), так и интернет-возможности (проверка аккаунтов в социальных сетях, анализ метаданных снимков, верификация по месту и времени создания).

Применение нечёткой логики для комплексной оценки достоверности

В условиях, когда оценка достоверности информации не всегда сводится к бинарным «истина/ложь», на помощь приходит аппарат нечёткой логики. Введенная Лотфи Заде в 1965 году, нечёткая логика позволяет работать со «степенями истинности» от 0 до 1, имитируя человеческое мышление в условиях неопределенности.

Принцип работы нечёткой логики:

1. Фаззификация: Числовые входные данные (например, «количество ссылок на первоисточники», «репутация автора по шкале от 0 до 10») преобразуются в нечёткие множества (например, «мало ссылок», «средняя репутация»).
2. Вывод нечётких правил: Применяются правила «ЕСЛИ-ТО» на основе экспертных знаний (например, «ЕСЛИ официальность ВЫСОКА и актуальность ВЫСОКА, ТО достоверность ВЫСОКА»).
3. Дефаззификация: Нечёткие результаты преобразуются обратно в числовые значения для принятия конкретных решений.

Этот подход полезен для оценки таких слабо формализованных объектов, как безопасность интернет-сайтов или риски информационной безопасности, а также для комплексной оценки полноты, целостности и истинности информации, что позволяет получать более нюансированные и глубокие выводы о достоверности, выходящие за рамки простого «да» или «нет».

Инструменты фактчекинга: Верификация текста, изображений и видео

Современные технологии предлагают целый арсенал инструментов для фактчекинга – процесса установления истинности фактов или фактических утверждений:

• Проверка текстов:
  • Автоматизированные алгоритмы: Сервисы, такие как Kampus.ai и Text.ru, используют машинное обучение для анализа оригинальности, стиля и грамматики текста, помогая выявлять сгенерированный ИИ контент или плагиат.
  • Поиск первоисточников: Обратный поиск по ключевым словам и фразам для обнаружения оригинального контекста информации.
• Проверка изображений и видео:
  • Обратный поиск изображений: Инструменты Google Images, TinEye позволяют найти, где еще использовалось изображение, когда оно было опубликовано впервые, и в каком контексте.
  • Анализ метаданных: Программы и онлайн-сервисы могут извлекать метаданные из файлов (дата и время создания, модель камеры, местоположение), что помогает установить подлинность.
  • Покадровая проверка видео: Специализированные инструменты позволяют анализировать видео из социальных сетей покадрово, выявляя монтаж, изменение объектов или звуковой дорожки.
  • Распознавание надписей с помощью ИИ: Искусственный интеллект способен анализировать текст на изображениях и видео, сравнивая его с известными фактами или иными источниками.
• Роль организаций: В России организация «Диалог Регионы» управляет единой системой противодействия фейкам, которая выявила 3162 уникальных фейка в российском сегменте интернета с января по сентябрь 2025 года (на 9% больше, чем в 2024 году). Международная ассоциация по фактчекингу (GFCN), соучредителем которой являются ТАСС и «Диалог Регионы», запустила онлайн-платформу в апреле 2025 года для объединения экспертов в борьбе с дезинформацией. Активно реализуются образовательные программы по медиаграмотности для школьников и профессионалов.

Показатели качества научных изданий: Импакт-фактор и рецензирование

В академическом мире существуют особые механизмы для оценки качества и надежности публикаций:

• Двустороннее слепое рецензирование (Peer Review): Все научные статьи перед публикацией проходят строгую процедуру рецензирования, при которой ни авторы не знают рецензентов, ни рецензенты не знают авторов. Это обеспечивает объективность оценки, помогает выявить методологические ошибки, неточности и предвзятость.
• Проверка на плагиат: Перед рецензированием статьи проверяются на уникальность текста (обычно требуется не менее 80% уникального текста).
• Импакт-фактор (ИФ) журнала: Это количественный показатель, отражающий частоту цитирования статей, опубликованных в данном журнале. Он рассчитывается как отношение числа цитирований статей, опубликованных в журнале за предыдущие два (или три) года, к общему числу «цитируемых материалов», опубликованных в этом же журнале за тот же период.
  • Формула: ИФ = (Число цитирований статей за 2 предыдущих года) / (Общее число публикаций за 2 предыдущих года).
  • Значение: Высокий ИФ (например, 10 и выше) считается исключительным, хотя в разных дисциплинах значения могут отличаться. Импакт-фактор является показателем качества научного издания и его авторитетности, влияющим на требования к публикациям и вероятность их цитирования.

  Пример: Если журнал опубликовал 100 статей в 2023 году и 120 статей в 2024 году, а в 2025 году эти 220 статей были процитированы 550 раз, то ИФ будет 550 / 220 = 2,5.

Показатель / Критерий	Описание	Значение для надежности
Официальность ресурса	Наличие официального домена, контактной информации, регистрационных данных.	Высокая вероятность достоверности, подтвержденная юридическим статусом и ответственностью.
Надежность информации	Указание источников данных, ссылок на научные исследования, статистические отчеты, экспертные мнения.	Подтверждает обоснованность информации, позволяет верифицировать данные.
Актуальность	Дата публикации информации.	Свежие данные более релевантны, особенно в быстро меняющихся областях.
Экспертность автора/издания	Квалификация автора, репутация учреждения, публикующего материал.	Высокая вероятность компетентности и объективности изложения.
Импакт-фактор журнала	Отношение числа цитирований статей к общему числу публикаций за предыдущие 2-3 года.	Показатель авторитетности и качества научного издания. Чем выше ИФ, тем значимее и цитируемее журнал.
Двустороннее слепое рецензирование	Процедура оценки статьи независимыми экспертами, при которой авторы и рецензенты анонимны.	Гарантирует объективность, выявление ошибок и повышение научного уровня публикации.
Уникальность текста	Процент оригинального текста в научной работе (требуется не менее 80%).	Обеспечивает отсутствие плагиата и самостоятельность исследования.
Применение нечёткой логики	Инструмент для оценки полноты, целостности и истинности информации в условиях неопределенности, работающий со «степенями истинности» от 0 до 1.	Позволяет провести более глубокий и многомерный анализ достоверности, учитывая нюансы и небинарные оценки.

Эти механизмы в совокупности обеспечивают высокий уровень доверия к научной информации, что крайне важно для академических исследований.

Эффективные методы поиска, отбора и обработки научной информации в цифровой среде

В условиях постоянно растущего объема информации, умение быстро и качественно находить, отбирать и обрабатывать научные интернет-источники становится ключевым навыком для любого исследователя. Этот раздел предлагает практические рекомендации и обзор инструментов, которые помогут оптимизировать этот процесс.

Стратегии поиска: Электронные базы данных и продвинутые запросы

Первый шаг к эффективной работе с информацией – это грамотный поиск. Простое использование поисковой строки Google зачастую недостаточно для академических целей. Необходимы более целенаправленные стратегии:

• Специализированные электронные базы данных: Эти ресурсы являются золотым стандартом для поиска научной информации. К ним относятся:
  • PubMed: Для биомедицинских и медицинских исследований.
  • Scopus и Web of Science: Мультидисциплинарные базы данных, охватывающие миллионы публикаций из тысяч журналов.
  • eLIBRARY.RU (РИНЦ): Крупнейшая российская научная электронная библиотека, содержащая публикации российских авторов.
  • Google Scholar: Специализированная поисковая система от Google, индексирующая научные публикации всех видов и дисциплин.

  Эти платформы позволяют осуществлять поиск по названию статьи, автору, ключевым словам, году публикации, издательству, обеспечивая доступ к рецензируемым материалам.

• Продвинутые запросы и операторы поисковых систем: Использование специальных операторов значительно сужает область поиска и повышает его точность:
  • "Точная фраза": Поиск точного совпадения фразы.
  • AND, OR, NOT: Логические операторы для комбинирования или исключения ключевых слов.
  • site:domain.com: Поиск информации только на конкретном сайте (например, site:hse.ru).
  • filetype:pdf: Поиск файлов определенного формата (например, научных статей в PDF).
  • intitle:, inurl:: Поиск ключевых слов в заголовке или URL-адресе.
  • Поиск по автору или журналу: В академических базах данных это стандартная функция, позволяющая отслеживать работы конкретных ученых или публикации в авторитетных журналах.
• Работа с библиографическими списками: Изучение списков литературы в найденных релевантных статьях – это мощный метод для обнаружения новых, высококачественных источников, которые могли быть пропущены при прямом поиске.
• Поиск статистических данных: Для количественных исследований важно обращаться к официальным источникам статистики (Росстат, международные организации, аналитические агентства).

Критерии отбора источников для академических работ

После того как широкий круг потенциальных источников найден, необходимо провести их строгий отбор. Не все найденное окажется подходящим для академической работе, и эффективная работа с информацией требует от исследователя критического фильтра. Критерии отбора включают:

• Актуальность: Информация должна быть современной и релевантной для текущего состояния исследования. Для быстро развивающихся областей предпочтение отдается последним 3-5 годам публикаций.
• Авторитетность: Оценивается репутация авторов (ученые, эксперты, признанные исследователи) и учреждений, опубликовавших материал (университеты, научные институты, рецензируемые журналы).
• Научная обоснованность: Источник должен содержать четкую методологию исследования, ссылки на предыдущие работы, логичные выводы и эмпирические доказательства. Избегайте работ, основанных на личных мнениях или необоснованных утверждениях.
• Разнообразие: Желательно использовать источники, представляющие различные точки зрения, методологические подходы и страны, чтобы обеспечить полноту и объективность исследования.
• Содержательность: Источник должен быть достаточно глубоким и информативным, чтобы внести существенный вклад в ваше исследование. Поверхностные обзоры или популярные статьи могут быть полезны для общего понимания, но недостаточны для академической работы.
• Проверка на ошибки и предвзятость: Даже в научных публикациях могут встречаться ошибки. Критически осмысливайте представленную информацию, ищите альтернативные точки зрения и, по возможности, проверяйте данные в других источниках.

Инструменты для систематизации и управления данными

Организация найденных материалов – залог успешной и эффективной работы. Хаотичное сохранение ссылок и файлов приведет к потере времени и усложнит написание работы.

• Программы для управления библиографическими ссылками: Эти инструменты незаменимы для ученых:
  • Mendeley: Бесплатный инструмент, сочетающий в себе библиографический менеджер и академическую социальную сеть. Позволяет систематизировать статьи, автоматически оформлять библиографию в различных стилях и поддерживать совместную работу.
  • EndNote: Мощная коммерческая программа, широко используемая в академической среде, с расширенными функциями для создания и управления библиографическими базами данных.
  • Zotero: Бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, интегрирующееся с браузерами для быстрого сохранения ссылок и документов, а также для создания библиографии.

  Эти программы не только помогают систематизировать статьи, но и автоматически генерируют списки литературы в соответствии с выбранным стилем цитирования (APA, MLA, ГОСТ и др.), а также позволяют добавлять заметки и аннотации к источникам.

• Платформы для управления проектами: Для организации всей исследовательской работы, особенно при коллективных проектах, полезны следующие инструменты:
  • Asana, Wrike, ClickUp, Monday.com: Популярные облачные платформы с широким набором функций: отслеживание задач, распределение ролей, диаграммы Ганта, средства коммуникации для команд, хранение документов.
  • YouGile: Российская платформа для управления проектами, предлагающая схожий функционал с учетом специфики локального рынка.

  Эти инструменты помогают структурировать процесс исследования, устанавливать дедлайны, отслеживать прогресс и эффективно взаимодействовать с коллегами, значительно облегчая дальнейшее использование данных и повышая качество исследований.

Использование этих методов и инструментов позволяет не только сэкономить время, но и обеспечить высокий академический стандарт при работе с интернет-источниками, что является прямым путем к созданию более качественных научных работ.

Этические и правовые аспекты работы с интернет-информацией в Российской Федерации

Помимо вопросов достоверности и эффективности поиска, работа с интернет-источниками неразрывно связана с этическими нормами и правовым регулированием. В этом разделе мы рассмотрим ключевые аспекты, которые необходимо учитывать при взаимодействии с цифровой информацией в российском контексте.

Компьютерная этика и сетевой этикет (нетикет)

Появление Интернета породило новые формы социального взаимодействия и, как следствие, новые этические дилеммы. Компьютерная этика – это динамичное поле исследования, лежащее на грани компьютерных технологий и нормативной этики, занимающееся исследованием поведения людей, использующих компьютер. Она формирует общие принципы ответственного и безопасного использования цифровых технологий.

Частью компьютерной этики является сетевой этикет, или нетикет, который включает правила уважительного и вежливого общения, соблюдение прав других пользователей и ответственность за свои действия в сети. Основные правила нетикета призывают:

• Использовать корректный язык: Избегать нецензурной лексики, агрессии, троллинга и оскорблений.
• Уважать личную информацию: Не разглашать конфиденциальные данные других пользователей без их согласия.
• Соблюдать авторские права: Не распространять материалы, защищенные авторским правом, без разрешения правообладателя.
• Проявлять толерантность: Уважать различные мнения и культурные особенности.
• Быть вежливым и доброжелательным: Помнить, что за экраном находится реальный человек.

Нарушение этих простых правил может привести не только к блокировке аккаунта, но и к серьезным юридическим последствиям, особенно в части разжигания вражды или распространения клеветы. Каковы же могут быть скрытые последствия игнорирования этих норм в долгосрочной перспективе для формирующегося цифрового общества?

Информационная безопасность: Защита данных и предотвращение угроз

Информационная безопасность охватывает комплекс мер по защите данных и информационных систем от несанкционированного доступа, повреждения, изменения или кражи. В контексте работы с интернет-источниками это означает защиту как собственных данных, так и данных, полученных из сети.

Основные меры информационной безопасности включают:

• Использование надёжных паролей: Сложные пароли, состоящие из комбинации букв, цифр и символов, а также их регулярная смена.
• Двухфакторная аутентификация: Дополнительный уровень защиты, требующий подтверждения входа через другое устройство или код.
• Регулярное обновление ПО: Установка последних версий операционных систем, браузеров и приложений для устранения уязвимостей.
• Установка антивирусных программ и брандмауэров: Защита от вредоносного ПО и несанкционированного доступа к сети.
• Осведомлённость о фишинге и вредоносном ПО: Умение распознавать подозрительные электронные письма, ссылки и файлы, которые могут быть попытками кражи данных.
• Резервное копирование данных: Регулярное создание копий важной информации для восстановления в случае утери.

Игнорирование этих мер может привести к серьезным последствиям, от потери личных данных до компрометации целых информационных систем.

Правовое регулирование интернет-отношений в России

Правовое регулирование интернет-отношений в России осуществляется комплексом нормативных правовых актов, постоянно адаптирующихся к динамичному развитию цифровой среды. Ключевые федеральные законы включают:

• Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»: Этот закон является основополагающим в регулировании информационного пространства в РФ. Он определяет сферу действия, условия доступа к информации, порядок её распространения и обязанности организатора распространения информации в сети.
  • Актуальные изменения: С 1 марта 2023 года вступили в силу изменения в ФЗ № 149-ФЗ, которые, в частности, запрещают использование иностранных мессенджеров российскими организациями для определенных видов деятельности, связанных с передачей критически важной информации. Это направлено на повышение кибербезопасности и снижение зависимости от зарубежных сервисов.
• Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных»: Регулирует принципы и условия обработки персональных данных, требования к конфиденциальности и согласию субъекта на обработку. Он устанавливает строгие правила для операторов данных, обязывая их обеспечивать защиту информации граждан.
  • Актуальные изменения: Согласно закону №152-ФЗ, операторы персональных данных обязаны быть зарегистрированы в реестре Роскомнадзора и уведомлять об утечках в течение 24 часов. С 30 мая 2025 года за нарушения, связанные с утечками персональных данных, предусмотрены значительно увеличенные штрафы – до 15 миллионов рублей. Также важно отметить, что передача доступа к аккаунту на маркетплейсах третьим лицам запрещена, так как аккаунт содержит персональные данные и платёжную информацию.
• Федеральный закон от 01.05.2019 № 90-ФЗ «О суверенном интернете»: Этот закон направлен на обеспечение устойчивого, безопасного и целостного функционирования российского сегмента Интернета. Он предусматривает создание национальной системы маршрутизации интернет-трафика, инструментов централизованного управления и национальной системы доменных имён. Его цель – минимизировать риски внешнего воздействия на российскую инфраструктуру Интернета.

Авторское право в цифровой среде и борьба с плагиатом

Защита авторских прав в цифровой среде является одной из самых актуальных и сложных проблем. Интернет, с его легкостью копирования и распространения информации, создает благоприятную почву для нарушений интеллектуальной собственности. Основные нарушения включают:

• Незаконное копирование и распространение произведений: Тиражирование книг, музыки, фильмов, программного обеспечения без разрешения правообладателя.
• Плагиат: Присвоение авторства чужих произведений или идей без указания первоисточника, что является серьезным академическим и этическим нарушением.
• Использование чужих изображений, видео, текстов: Включение в свои работы материалов, защищенных авторским правом, без соответствующего разрешения или лицензии.

Правовое регулирование в этой сфере требует постоянного баланса между инновационными технологиями и актуализацией механизмов защиты интеллектуальной собственности. Развитие технологий, таких как блокчейн, предлагает новые подходы к фиксации авторства и отслеживанию использования контента. Однако ключевыми остаются соблюдение законодательства и формирование культуры уважения к чужому интеллектуальному труду, что является фундаментом для здорового и этичного развития цифрового пространства.

Искусственный интеллект в работе с интернет-источниками: Возможности и вызовы

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно преобразует практически все сферы человеческой деятельности, и работа с интернет-источниками не является исключением. От автоматизации рутинных задач до сложного анализа данных – ИИ предлагает беспрецедентные возможности, но вместе с тем порождает новые вызовы и этические дилеммы.

ИИ и большие данные: Инструменты анализа и прогнозирования

Современный мир генерирует огромные объёмы информации, известные как большие данные (Big Data). Ручная обработка и анализ таких массивов становится невозможной. Здесь на сцену выходит искусственный интеллект и нейросети, которые стали одними из самых востребованных областей в современном мире.

• Обработка и анализ данных: ИИ и нейросети способны обрабатывать и анализировать колоссальные объёмы неструктурированных данных из интернет-источников – текстов, изображений, видео. Они выявляют скрытые закономерности, тренды, корреляции, которые человек не смог бы обнаружить.
• Поддержка научных исследований: В науке ИИ применяется для:
  • Извлечения информации: Автоматическое выделение ключевых фактов, гипотез, методологий из тысяч научных статей.
  • Классификации и кластеризации: Группировка документов по темам, авторам, методам.
  • Моделирования и прогнозирования: Создание моделей на основе исторических данных для предсказания будущих событий или результатов экспериментов.
  • Генерация гипотез: ИИ может предлагать новые научные гипотезы, исходя из анализа существующих знаний.

Российский рынок ИИ и больших данных:

Российский рынок больших данных и ИИ демонстрирует впечатляющий рост: в 2024 году он достиг 320 миллиардов рублей. Прогнозируется, что к 2030 году вклад больших данных в рост ВВП промышленности может составить 1,3%, или 1,8 триллиона рублей. Спрос на специалистов в этой области колоссален: в 2024 году количество вакансий, требующих навыков работы с ИИ, выросло на 314% по сравнению с 2023 годом, при этом наибольший спрос наблюдается среди контент-менеджеров, разработчиков и копирайтеров. Доля российских предприятий, внедривших ИИ, составила 29%, что выше, чем в ЕС (22%), но пока ниже, чем у мировых лидеров, таких как Индия (59%) и Сингапур (53%).

Использование генеративного ИИ существенно изменило подход компаний к организации и управлению рабочими процессами, позволяя быстрее генерировать новые идеи и контент, что ускоряет инновационные процессы и повышает эффективность.

Автоматизация фактчекинга и обнаружение кибербуллинга с помощью ИИ

Искусственный интеллект играет ключевую роль в борьбе с дезинформацией и агрессивным контентом в сети:

• Автоматизация фактчекинга в журналистике: Системы на основе машинного обучения помогают устанавливать достоверность фактов, анализируя тексты, сравнивая их с базами проверенных данных и выявляя несоответствия. Существуют различные системы автоматизированного фактчекинга, такие как ClaimBuster, ClaimPortal, Squash, AFCNR, Full Fact и Context-Aware, которые раскрывают основные принципы и алгоритмы работы. Эти инструменты помогают журналистам и исследователям оперативно проверять большие объемы информации.
  • Роль российских организаций: В России организация «Диалог Регионы» оперирует единой системой противодействия фейкам. В период с января по сентябрь 2025 года было выявлено 3162 уникальных фейка в российском сегменте интернета. Международная ассоциация по фактчекингу (GFCN), соучредителем которой являются ТАСС и «Диалог Регионы», запустила онлайн-платформу в апреле 2025 года для глобальной борьбы с дезинформацией.
• Обнаружение и предотвращение кибербуллинга: ИИ может быть использован для автоматического обнаружения и предотвращения кибербуллинга в социальных сетях. Анализируя тексты, ИИ распознает агрессивный, оскорбительный или угрожающий контент с помощью методов машинного обучения и обработки естественного языка. Это позволяет оперативно реагировать на инциденты и защищать пользователей от травли. Ученые МТУСИ, например, успешно научили искусственный интеллект распознавать кибербуллинг.

Риски и этические дилеммы использования ИИ

Несмотря на все преимущества, внедрение ИИ в работу с информацией сопряжено с серьезными рисками и этическими дилеммами:

• «Галлюцинации» больших языковых моделей (БЯМ): Современные БЯМ, такие как ChatGPT, способны генерировать правдоподобно звучащую, но фактически неверную или сфабрикованную информацию. Эти «галлюцинации» могут быть очень убедительными и затруднять фактчекинг.
• Предвзятость обучающих данных: Обучающие данные для ИИ-моделей неизбежно содержат дезинформацию, предвзятость и устаревшую информацию, отражая все недостатки человеческого информационного пространства. Модели не способны различать правильные и ошибочные данные, что может приводить к усилению существующих предубеждений.
• Риск «коллапса модели»: Существует опасение, что если сгенерированный ИИ контент будет использоваться в качестве обучающих данных для новых моделей, это может привести к самоусиливающейся цепочке ошибок и снижению качества генерируемой информации. Модели будут «учиться» на своих же ошибках, что приведет к деградации их способностей.
• Проблемы прозрачности и интерпретируемости: Многие сложные ИИ-модели являются «черными ящиками», и их решения трудно объяснить. Это создает проблемы с доверием, особенно в критически важных областях, таких как медицина или право.

Для минимизации этих рисков крайне важно применять человекоцентричный подход к ИИ, отдавать предпочтение моделям с открытым исходным кодом для обеспечения прозрачности, приоритезировать объяснимость и использовать нюансированный подход к многоязычию, чтобы избежать культурных и языковых искажений. Человек должен оставаться в центре процесса принятия решений, используя ИИ как мощный, но контролируемый инструмент, что позволяет обеспечить этичное и безопасное развитие технологий.

Заключение: Перспективы ответственной работы с информацией в цифровом мире

Цифровая эпоха, о которой мы говорили в начале доклада, уже не просто наступает – она полноправно доминирует, трансформируя каждый аспект нашей жизни. Интернет, начавший свой путь как скромный оборонный проект, сегодня является нервной системой глобального информационного общества, питающей образование, науку, коммуникацию и экономику. Однако этот дар безграничного доступа к знаниям несет в себе и серьезную ответственность.

Ключевым выводом из нашего исследования является возрастающая критическая важность цифровой грамотности. Это не просто умение нажимать на кнопки, а глубокая компетенция, позволяющая критически оценивать информацию, распознавать дезинформацию, избегать угроз и этично взаимодействовать в сети. Именно цифровая грамотность становится щитом в эпоху информационного переизбытка и непрекращающихся вызовов.

Мы увидели, как разнообразие интернет-источников, от строгих научных публикаций с DOI и импакт-фактором до динамичных социальных сетей, требует от нас гибкого подхода и понимания их специфики. Комплексный фактчекинг, включающий традиционные методы, инновационный аппарат нечёткой логики и современные ИИ-инструменты, является незаменимым инструментом для поддержания достоверности информации.

Особое внимание уделено этическим и правовым аспектам. В Российской Федерации система законодательства, включая ФЗ № 149-ФЗ, ФЗ № 152-ФЗ и закон о «суверенном интернете», постоянно совершенствуется, чтобы регулировать информационное пространство и защищать интересы граждан. Соблюдение сетевого этикета и мер информационной безопасности – это не просто правила, а основа ответственного и безопасного существования в цифровом мире.

Наконец, искусственный интеллект предстает перед нами как мощный, но двуликий инструмент. С одной стороны, он способен обрабатывать колоссальные объёмы данных, автоматизировать фактчекинг и бороться с кибербуллингом, открывая новые горизонты для исследований и общественной безопасности. С другой стороны, риски «галлюцинаций», предвзятости обучающих данных и «коллапса модели» требуют осторожности и постоянного контроля. Человекоцентричный подход к ИИ, прозрачность и этическая ответственность должны стать руководящими принципами в его развитии.

Перспективы ответственной работы с информацией в цифровом мире лежат в постоянной адаптации. Технологии будут развиваться, а вместе с ними – и вызовы. Академическое сообщество играет в этом процессе ключевую роль, формируя методологии, разрабатывая новые инструменты и обучая следующее поколение исследователей принципам критического мышления и этичного поведения. Только через непрерывное обучение, совершенствование навыков и осознанное взаимодействие с цифровыми источниками мы сможем построить информационное общество, основанное на знаниях, доверии и ответственности.

Список использованной литературы

1. Андреев, Н. С. Единое информационное пространство российского государства : взаимодействие печатных и электронных СМИ : автореф. дис. … канд. полит, наук / Н. С. Андреев. – СПб., 2005. – 18 с.
2. Акопов, А. И. Методика типологического исследования периодических изданий / А. И. Акопов. – Иркутск, 1985. – 96 с.
3. Балмаева, С. Д. Медиаконвергенция и мультимедийная журналистика. – Екатеринбург, 2010. – 146 с.
4. Бронников, И. А. Особенности сети Интернет как фактора политической коммуникации : дисс. … канд. полит. наук. – М., 2011. – 254 с.
5. Вартанова, Е. Л. К чему ведет конвергенция СМИ? / Е. Л. Вартанова // Развитие информационного общества в России. Том 1 : Теория и практика. – СПб. : Изд-во Санкт-Петербургского ун-та, 2001. – С. 157-164.
6. Вартанова, Е. Л. Конвергенция в электронных СМИ: методики преподавания. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Некоммерческое партнерство факультетов журналистики, 2007. – 27 с.
7. Позднякова, В. В. Функции интернета в современном обществе / В. В. Позднякова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 28 (266). — С. 220-221. — URL: https://moluch.ru/archive/266/61513/ (дата обращения: 30.10.2025).
8. Роль интернета в современной жизни. Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-interneta-v-sovremennoy-zhizni (дата обращения: 30.10.2025).
9. Роль Интернета в реализации информационных процессов в юриспруденции. Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-interneta-v-realizatsii-informatsionnyh-protsessov-v-yuriprudentsii (дата обращения: 30.10.2025).
10. Роль Интернета в развитии информационного общества // Служба связи при Правительстве Республики Таджикистан. — URL: https://www.kommsv.tj/ru/info/role-of-the-internet-in-the-development-of-the-information-society/ (дата обращения: 30.10.2025).
11. Интернет как фактор формирования информационного общества // Туристическая библиотека. — URL: https://tourlib.net/statti_tourism/internet_info.htm (дата обращения: 30.10.2025).
12. Интернет как источник информации о современных технологиях // МИФИ. — URL: https://www.mephi.ru/upload/iblock/0f5/internet-kak-istochnik-informacii-o-sovremennyh-tehnologiyah.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
13. Концепция «Информационного общества» и кризис // Russ.ru. — URL: http://old.russ.ru/journal/pereslavl/00-11-21/baza.htm (дата обращения: 30.10.2025).
14. Цифровая индустрия. Тренды цифровой трансформации и интеграция национальной экономики // YouTube. — URL: https://www.youtube.com/watch?v=F07N81x7u74 (дата обращения: 30.10.2025).
15. Интернет как коммуникативное пространство современного подростка // Видеоуроки.нет. — URL: https://videouroki.net/webinar/intierniet-kak-kommunikativnoie-prostranstvo-sovriemiennogho-podrostka.html (дата обращения: 30.10.2025).
16. Принципы устойчивого цифрового развития в ИТ-секторе – по ГОСТу // Кировский ЦСМ. — URL: https://www.kirovcsm.ru/news/novosti-otrasli/printsipy-ustoychivogo-tsifrovogo-razvitiya-v-it-sektore-po-gostu/ (дата обращения: 30.10.2025).
17. В Москве подвели итоги седьмого хакатона «Лидеры цифровой трансформации» // Сайт Москвы. — URL: https://www.mos.ru/news/item/146014073/ (дата обращения: 30.10.2025).
18. Урок Цифры — всероссийский образовательный проект в сфере цифровой экономики. — URL: https://урокцифры.рф/ (дата обращения: 30.10.2025).
19. Как науки проникают друг в друга — кейс ИТ и компьютерных наук // Казанский федеральный университет. — URL: https://kpfu.ru/it/novosti-i-meropriyatiya/kak-nauki-pronikayut-drug-v-druga-kejs-it-i.html (дата обращения: 30.10.2025).
20. Ученые МТУСИ научили искусственный интеллект распознавать кибербуллинг в социальных сетях // CNews.ru. — 2025. — 27 октября. — URL: https://www.cnews.ru/news/line/2025-10-27_uchenye_mtusi_nauchili_iskusstvennyj (дата обращения: 30.10.2025).
21. «Фейки обладают сезонностью»: как выявлять недостоверную информацию // Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». — URL: https://www.hse.ru/expert/news/892011776.html (дата обращения: 30.10.2025).
22. Защитим человечество с помощью научно обоснованных систем заблаговременных предупреждений // Всемирная Метеорологическая Организация — World Meteorological Organization WMO. — URL: https://public.wmo.int/ru/media/press-release/%D0%B7%D0%B0%D1%89%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BC-%D1%87%D0%B5%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE-%D1%81-%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E-%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%BE-%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC-%D0%B7%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9 (дата обращения: 30.10.2025).
23. В Институте технологий управления реализован проект сетевого обучения // МИРЭА. — URL: https://www.mirea.ru/news/v-institute-tekhnologiy-upravleniya-realizovan-proekt-setevogo-obucheniya/ (дата обращения: 30.10.2025).
24. Публикация научных статей в электронных журналах // open-resource.ru. — URL: https://open-resource.ru/publikaciya-nauchnyx-statej-v-ehlektronnyx-zhurnalax/ (дата обращения: 30.10.2025).
25. Электронные научные публикации // Издательство R&S. — URL: https://www.rands.ru/nauchnye_publikacii/electronnye_nauchnye_publikacii/ (дата обращения: 30.10.2025).
26. Блоги как вид социальных интернет-сетей (социальные аспекты). Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/blogi-kak-vid-sotsialnyh-internet-setey-sotsialnye-aspekty (дата обращения: 30.10.2025).
27. Особенности научных статей // Cyberarticle.ru. — URL: https://cyberarticle.ru/urok-3-cennost-nauchnyx-tekstov/osobennosti-nauchnyx-statej (дата обращения: 30.10.2025).
28. Фактчекинг и верификация // Global Investigative Journalism Network. — URL: https://gijn.org/2021/06/03/fact-checking-verification-ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
29. ТОП-10 инструментов сбора и проверки данных от редакции Factcheck.kz // Фактчек. — URL: https://factcheck.kz/data/2021/12/top-10-instrumentov-sbora-i-proverki-dannyx-ot-redakcii-factcheck-kz/ (дата обращения: 30.10.2025).
30. Фактчекинг и верификация информации в российских СМИ: результаты опроса // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktcheking-i-verifikatsiya-informatsii-v-rossiyskih-smi-rezultaty-oprosa (дата обращения: 30.10.2025).
31. Условия публикации // Интернет-журнал «Науковедение». — URL: https://naukovedenie.ru/publication-rules.html (дата обращения: 30.10.2025).
32. Критерии оценки достоверности // Достоверно о здоровье. — URL: https://dostovernoozdorovie.ru/about/kriterii-ocenki-dostovernosti/ (дата обращения: 30.10.2025).
33. Типология инструментов фактчекинга: на пути к устойчивой информационной среде. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tipologiya-instrumentov-faktchekinga-na-puti-k-ustoychivoy-informatsionnoy-srede (дата обращения: 30.10.2025).
34. Социальные медиа как блог-платформы. Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-media-kak-blog-platformy (дата обращения: 30.10.2025).
35. Оценка достоверности информации, найденной в сети Интернет. Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-dostovernosti-informatsii-naydennoy-v-seti-internet (дата обращения: 30.10.2025).
36. Процесс публикации научной статьи // Editage. — URL: https://www.editage.ru/insights/the-process-of-publishing-a-research-paper (дата обращения: 30.10.2025).
37. Фактчекинг: что это такое, как провести, примеры, основные инструменты // Блог СКАН-Интерфакс. — URL: https://www.scan-interfax.ru/blog/faktcheking (дата обращения: 30.10.2025).
38. Характеристики информационных ресурсов сферы образования с точки зрения пользователей. Текст научной статьи по специальности // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/harakteristiki-informatsionnyh-resursov-sfery-obrazovaniya-s-tochki-zreniya-polzovateley (дата обращения: 30.10.2025).
39. Оценка достоверности сетевой информации. Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-dostovernosti-setevoy-informatsii (дата обращения: 30.10.2025).
40. Оценка надежности интернет информации // eLibrary.ru. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30557457 (дата обращения: 30.10.2025).
41. Комплексный подход к оценке достоверности информации в сетевых СМИ // Naukaru.ru. — URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/26075/view (дата обращения: 30.10.2025).
42. Социальные сети и их значение в интернет-маркетинге // Молодой ученый. — URL: https://moluch.ru/archive/206/50531/ (дата обращения: 30.10.2025).
43. Ресурсы сети в научных исследованиях: преимущества и недостатки // ppt-online.org. — URL: https://ppt-online.org/462153 (дата обращения: 30.10.2025).
44. Социальные сети как источник инфоповодов для российской журналистики (на примере использования материалов YouTube и Instagram (организация, запрещенная на территории РФ)) // Вестник МГУ. — URL: https://vestnik.journ.msu.ru/upload/iblock/c34/2023_2_73-90.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
45. Ресурсы сети Интернет в научных исследованиях: преимущества и недостатки // Солнечный свет. — URL: https://solncesvet.ru/publikacii/resursy-seti-internet-v-nauchnyh-issledovaniyah-p/ (дата обращения: 30.10.2025).
46. Социальные сети как информационный ресурс // vc.ru. — URL: https://vc.ru/social/138138-socialnye-seti-kak-informacionnyy-resurs (дата обращения: 30.10.2025).
47. Проверка подлинности сайта организации с использованием методов машинного обучения // Брянский государственный технический университет — Editorum. — URL: https://editorum.ru/assets/files/documents/2022/12/29/izvestiya-volggtu-12(285)-2022-25-27_compressed.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
48. Урок Цифры — всероссийский образовательный проект в сфере цифровой экономики // Урокцифры.рф. — URL: https://урокцифры.рф/about (дата обращения: 30.10.2025).
49. Медицинский институт имени профессора А.П. Зильбера на мероприятии на тему «Цифровая грамотность» // Петрозаводский государственный университет. — 2025. — 28 октября. — URL: https://petrsu.ru/news/2025/1028/118320.html (дата обращения: 30.10.2025).
50. Научная электронная библиотека «КиберЛенинка». — URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
51. «Белый список» научных журналов // Journalrank — РЦНИ. — URL: https://journalrank.rcsi.science/ (дата обращения: 30.10.2025).
52. Библиотека для открытой науки: Главная // Openscience.ru. — URL: https://openscience.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
53. Вебинар «Цифровые образовательные ресурсы для выявления дефицита знаний учащихся начальной школы до проведения ВПР» // ТОИПКРО. — URL: https://toipkro.ru/news/vebinar-cifrovye-obrazovatelnye-resursy-dlya-vyyavleniya-deficita-znanij-uchashhixsya-nachalnoj-shkoly-do-provedeniya-vpr/ (дата обращения: 30.10.2025).
54. Научная электронная библиотека // eLibrary.ru. — URL: https://elibrary.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
55. Авторское право и цифровизация в Российской Федерации — Актуальные механизмы защиты авторских прав в цифровой среде. Текст научной статьи по специальности // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtorskoe-pravo-i-tsifrovizatsiya-v-rossiyskoy-federatsii-aktualnye-mehanizmy-zaschity-avtorskih-prav-v-tsifrovoy-srede (дата обращения: 30.10.2025).
56. Правовое регулирование Интернет-отношений: основные проблемы и практика реализации в России. Текст научной статьи по специальности «Право» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pravovoe-regulirovanie-internet-otnosheniy-osnovnye-problemy-i-praktika-realizatsii-v-rossii (дата обращения: 30.10.2025).
57. Закон о «суверенном интернете» // Wikipedia. — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%D0%BE_%C2%AB%D1%81%D1%83%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B5%C2%BB (дата обращения: 30.10.2025).
58. Правовое регулирование интернета вещей в России — юридические аспекты IoT // Universalway.ru. — URL: https://universalway.ru/legal-regulation-of-the-internet-of-things-in-russia-legal-aspects-of-iot (дата обращения: 30.10.2025).
59. Правовое регулирование распространения информации в сети интернет // Научный лидер. — URL: https://sciencen.org/pravovoe-regulirovanie-rasprostraneniya-informacii-v-seti-internet/ (дата обращения: 30.10.2025).
60. Этические нормы поведения в информационной сети // Бегемот. — URL: https://begemot.media/etiheskie-normy-povedeniya-v-informacionnoi-seti/ (дата обращения: 30.10.2025).
61. Некоторые аспекты правового регулирования авторских прав в цифровой среде // Издательство Среда. — URL: https://izd-sreda.ru/socialno-ekonomicheskie-processy-sovremennogo-obshhestva-teoriya-i-praktika/nekotorye-aspekty-pravovogo-regulirovaniya-avtorskix-prav-v-cifrovoj-srede.html (дата обращения: 30.10.2025).
62. Применение искусственного интеллекта в анализе данных: обзор текущего состояния и будущих направлений // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-analize-dannyh-obzor-tekuschego-sostoyaniya-i-buduschih-napravleniy (дата обращения: 30.10.2025).
63. Защита авторских прав в информационной среде. Текст научной статьи по специальности // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/zaschita-avtorskih-prav-v-informatsionnoy-srede (дата обращения: 30.10.2025).
64. Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 27.07.2006 N 149-ФЗ (последняя редакция) // КонсультантПлюс. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61798/ (дата обращения: 30.10.2025).
65. Эффективный поиск научной литературы. Приемы поиска в Pubmed // YouTube. — URL: https://www.youtube.com/watch?v=F_f0h9j697s (дата обращения: 30.10.2025).
66. Лучшие нейросети и ИИ для анализа данных в научных исследованиях 2025 года // vc.ru. — URL: https://vc.ru/u/1594947-nikita/1020476-luchshie-neyroseti-i-ii-dlya-analiza-dannyh-v-nauchnyh-issledovaniyah-2025-goda (дата обращения: 30.10.2025).
67. Эффективные методы поиска и сбора научной информации // Kampus AI. — URL: https://kampus.ai/ru/blog/effektivnye-metody-poiska-i-sbora-nauchnoj-informacii (дата обращения: 30.10.2025).
68. Эффективные методы поиска и сбора научной информации // ppt-online.org. — URL: https://ppt-online.org/462152 (дата обращения: 30.10.2025).
69. Особенности защиты авторских прав в цифровом пространстве // Law-Journal.ru. — URL: https://law-journal.ru/upload/iblock/d76/d7681329c3620958100806013322d725.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
70. Охрана прав интеллектуальной собственности в цифровой среде // Молодой ученый. — URL: https://moluch.ru/archive/473/104583/ (дата обращения: 30.10.2025).
71. Безопасность и этика в социальных сетях в 2024 году // Бегемот. — URL: https://begemot.media/bezopasnost-i-etika-v-socialnyh-setyah-v-2024-godu/ (дата обращения: 30.10.2025).
72. Искусственный интеллект и большие данные, проблематика. Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-bolshie-dannye-problematika (дата обращения: 30.10.2025).
73. Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 N 152-ФЗ (последняя редакция) // КонсультантПлюс. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61801/ (дата обращения: 30.10.2025).
74. ИИ поможет делать фактчекинг: ученые ВШЭ упростили процесс верификации информации // Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». — URL: https://www.hse.ru/news/892011776.html (дата обращения: 30.10.2025).
75. Искусственный интеллект и основы аналитики больших данных // Skillbox. — URL: https://skillbox.ru/course/artificial-intelligence-and-big-data-basics/ (дата обращения: 30.10.2025).
76. Какие существуют способы поиска и отбора источников для исследования? // Яндекс. — URL: https://yandex.ru/q/question/kakie_sushchestvuiut_sposoby_poiska_i_otbora_19b1686c/ (дата обращения: 30.10.2025).
77. Информационная безопасность как составляющая информационной культуры. Сетевой этикет. Правила поведения в Сети // Сайты Google. — URL: https://www.sites.google.com/view/infokultura/%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 30.10.2025).
78. Защита персональных данных: отдавать доступ к аккаунту на маркетплейсах третьим лицам запрещено // ТЕЛЕПОРТ.РФ. — URL: https://teleport.rf/news/zashchita-personalnykh-dannykh-otdavat-dostup-k-akkauntu-na-marketpleysakh-tre/ (дата обращения: 30.10.2025).
79. Где искать научные статьи и работы для своих исследований // Издательство СибАК. — URL: https://sibac.info/blog/gde-iskat-nauchnye-stati-i-raboty-dlya-svoih-issledovanij (дата обращения: 30.10.2025).
80. Использование генеративного ИИ при анализе данных веб-аналитики // RGF Academy. — URL: https://rgf.academy/blog/articles/ispolzovanie-generativnogo-ii-pri-analize-dannykh-veb-analitiki/ (дата обращения: 30.10.2025).
81. Автоматизация фактчекинга в журналистике: ограничения и перспективы развития. Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации» // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-faktchekinga-v-zhurnalistike-ogranicheniya-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 30.10.2025).
82. Персональные данные в 2025 году. Новые требования 152-ФЗ // YouTube. — URL: https://www.youtube.com/watch?v=s3h0j9eM9jQ (дата обращения: 30.10.2025).
83. Наукометрические базы данных 2025: лучшие платформы для цитирования и анализа публикаций // 4author.com. — URL: https://4author.com/naukometricheskie-bazy-dannyh-2025/ (дата обращения: 30.10.2025).
84. Сетевой этикет и ваша безопасность // IB-BANK.ru. — URL: https://ib-bank.ru/bis/setevoj-etiket-i-vasha-bezopasnost (дата обращения: 30.10.2025).
85. Закон 152-ФЗ «О персональных данных»: как подготовить документы и сайты к проверке Роскомнадзора // YouTube. — URL: https://www.youtube.com/watch?v=F07N81x7u74 (дата обращения: 30.10.2025).
86. Grokipedia: Цифровая информационная война Илона Маска и экономика монополизации знаний // Xpert.Digital. — URL: https://xpert.digital/ru/grokipedia-tsifrovaya-informatsionnaya-voyna-ilona-maska-i-ekonomika-monopolizatsii-znaniy/ (дата обращения: 30.10.2025).
87. Этика Интернета // БНТУ. — URL: https://www.bntu.by/sites/default/files/users/2091/2016-01-20_09.43.08_%D0%AD%D0%A2%D0%98%D0%9A%D0%90%20%D0%98%D0%9D%D0%A2%D0%95%D0%A0%D0%9D%D0%95%D0%A2%D0%90.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
88. Доклад Исполнительного совета о его деятельности и о выполнении программы Часть II Выполнение текущих программы и бюджета (42 С/5) и достигнутые в 2022-2025 гг. результаты // UNESCO Digital Library. — URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388481_rus (дата обращения: 30.10.2025).
89. Факты и мифы о швейцарской лингвистической модели Apertus // SWI swissinfo.ch. — URL: https://www.swissinfo.ch/rus/%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%82%D1%8B-%D0%B8-%D0%BC%D0%B8%D1%84%D1%8B-%D0%BE-%D1%88%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D1%86%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9-%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8-apertus/49019680 (дата обращения: 30.10.2025).
90. Цифровая потребительская грамотность и уязвимость в интернете // НАФИ. — URL: https://nafi.ru/projects/tsifrovaya-potrebitelskaya-gramotnost-i-uyazvimost-v-internete/ (дата обращения: 30.10.2025).
91. В СамГМУ завершилась кросс-вузовская экспертиза программы «Приоритет-2030» // СамГМУ. — 2025. — 24 октября. — URL: https://samsmu.ru/news/2025/10/24/v-samgmu-zavershilas-kross-vuzovskaya-ekspertiza-programmy-prioritet-2030/ (дата обращения: 30.10.2025).
92. Эксперты ФГАНУ «Социоцентр» – о кросс-вузовской экспертизе в КФУ // Медиа портал КФУ. — URL: https://kpfu.ru/media-portal/news/eksperty-fganu-sociocentr—o-kross-vuzovskoj-ekspertize-v-kfu.html (дата обращения: 30.10.2025).