Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/38843| Назва: | Симулякр в алгоритмічних стрічках соцмереж: сприйняття правди в епоху штучної візуальності |
| Інші назви: | SIMULACRUM IN ALGORITHMIC SOCIAL MEDIA FEEDS: PERCEPTION OF TRUTH IN THE AGE OF ARTIFICIAL VISUALITY |
| Автори: | Пелешок, Ольга Олексіївна |
| Бібліографічний опис: | Пелешок O. Симулякр в алгоритмічних стрічках соцмереж: сприйняття правди в епоху штучної візуальності // Синопсис: текст, контекст, медіа. Київ, 2025. Вип. 31. № 4. С. 343–351. DOI : https://doi.org/10.28925/2311-259x.2025.4.10 |
| Дата публікації: | 2025 |
| Ключові слова: | візуальнии контент симулякр алгоритмічні стрічки штучна візуальність дипфеи к генеративнии контент автентичність цифрова медіаграмотність visual content simulacrum algorithmic feeds artificial visuality dipstick gener-ative content authenticity digital media literacy |
| Короткий огляд (реферат): | У сучасному цифровому середовищі зростає обсяг візуальних образів, створених генеративним штучним інтелектом і поширюваних через алгоритмічні стрічки соціальних мереж. Така трансформація медіаконтенту актуалізує проблему зміщення фокусу з документальної істини на емоційно правдоподібну симуляцію, що впливає на когнітивне сприйняття правди користувачами. Метою дослідження є аналіз особливостей функціонування візуальних симулякрів у персоналізованих стрічках соцмереж і вивчення їхнього впливу на формування уявлень про достовірність інформації . Методологічну основу становить інтердисциплінарний підхід, що поєднує теорію симулякру Ж. Бодріяра, візуальну семіотику, критичний дискурс-аналіз і цифрову етнографію. Емпіричною базою стали публікації з акаунтів Facebook 2024–2025 років, які містили фотореалістичні зображення з ознаками штучного походження. Застосовано методи візуального та контент-аналізу, порівняльний аналіз ознак автентичних і згенерованих зображень. Результати показали, що зображення без реального прототипу, але побудовані на принципі емоційної впізнаваності сприймаються як достовірні завдяки наративній структурі, орфографічним недосконалостям, відсутності або вибірковому використанню хештегів та естетичній стилізації . Алгоритмічне просування підсилює віральність таких матеріалів, знижуючи критичну пильність аудиторії . Доведено: 1) візуальні симулякри функціонують як елементи гіперреальності, заміщаючи документальність афективною реакцією, особливо в умовах соціальної напруги чи війни; 2) ефективність симулякрів у цифровому середовищі зумовлена їхньою мультимодальною природою: візуальне й вербальне утворюють єдину комунікативну конструкцію, де текст виконує роль рамки інтерпретації та задає траєкторію сприйняття зображеного; 3) супровідні тексти формуються за двома базовими моделями (звернення персонажа до користувача або констатації умовного наратора), кожна з яких по-особливому впливає на механізми довіри й емоційного залучення.
Наукова новизна полягає в поєднанні концепції симулякру з аналізом алгоритмічних механізмів просування контенту, що дає можливість глибше зрозуміти динаміку конструювання медійної правди в епоху штучної візуальності. Практична цінність дослідження полягає у виявленні механізмів візуальної маніпуляції та формуванні рекомендацій для розвитку цифрової візуальної грамотності. In today’s digital environment, the volume of visual imagery generated by artificial intelli-gence and disseminated through algorithmic social media feeds is steadily increasing. This transformation of media content raises the critical issue of shifting focus from documentary truth to emotionally plausible simulation, which significantly affects users’ cognitive perception of truth. The purpose of this study is to analyze the functioning of visual simulacra in personal-ized feeds and to examine their impact on the formation of perceptions of information authen-ticity. The methodological framework combines an interdisciplinary approach integrating J. Baudrillard’s theory of simulacra, visual semiotics, critical discourse analysis, and digital eth-nography. The empirical basis consists of Facebook posts from 2024–2025 containing photore-alistic images with identifiable features of artificial generation. Methods applied include visual and content analysis as well as comparative analysis of authentic and AI-generated imagery. The findings reveal that images without real-world prototypes, yet constructed according to the principle of emotional recognizability, are perceived as authentic due to narrative framing, or-thographic imperfections, selective or absent use of hashtags, and aesthetic stylization. Algo-rithmic amplification enhances the virality of such materials while diminishing the audience’s critical vigilance. It has been proven that: 1) visual simulacra function as elements of hyperreality, replacing documentary evidence with affective reactions, especially in conditions of social ten-sion or war; 2) the effectiveness of simulacra in the digital environment is due to their multi-modal nature: the visual and verbal form a single communicative construct, where the text acts as a framework for interpretation and sets the trajectory of perception of what is depicted; 3) accompanying texts are formed according to two basic models (a character’s address to the user or a conditional narrator’s statement), each of which has a specific impact on the mecha-nisms of trust and emotional engagement. The research novelty lies in integrating the concept of simulacra with the analysis of algo-rithmic content promotion mechanisms, providing deeper insights into the dynamics of media truth construction in the age of artificial visuality. The practical value of the study lies in identi-fying mechanisms of visual manipulation and developing recommendations for enhancing digi-tal visual literacy. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/38843 |
| ISSN: | 2311-259X |
| Розташовується у зібраннях: | Статті |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Peleshok_Sunopsus.pdf | 1,33 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.