Уроки от исследовательской команды FactCheck.LT :

TikTok превратился из платформы для танцевальных челленджей и мемов в важнейшую площадку для формирования нарративов и распространения информации. Благодаря своей уникальной визуальной и сетевой контент-экосистеме он предоставляет исследователям, фактчекерам и командам, занимающимся вопросами политики, возможность в реальном времени получать представление об общественной дискуссии.

Это руководство предлагает практический рабочий процесс по мониторингу дезинформации в TikTok, основанный на доказательном подходе и разработанный на базе масштабных исследований, проведённых FactCheck.LT на протяжении нескольких электоральных циклов в Восточной Европе.

Почему аналитика TikTok важна для исследований дезинформации?

Алгоритм TikTok не просто отражает культурные тренды — он активно их формирует. Наш анализ показывает, как политические нарративы последовательно используют развлекательный контент, вирусные звуки и сети авторов, чтобы охватывать аудиторию, которая редко потребляет традиционные новости.

Механизм трендов платформы работает через взаимосвязанные отношения между звуками, хэштегами, эффектами и авторами. Когда вы сопоставляете совместные появления вокруг тем, можно выявить момент, когда маргинальные нарративы начинают проникать в массовые сообщества, что дает ранние сигналы о распространении дезинформации. В этой среде контекст становится ключевым, поскольку тренды формируются во взаимосвязи с другими трендами, а не изолированно.

Какие ключевые элементы необходимо отслеживать?

1. Сети хэштегов и нарративный каркас

Дезинформация редко распространяется под одним-единственным хэштегом. Вместо этого она выстраивает сложную структуру через кластеры смежных хэштегов, которые создают мосты между разными сообществами. Наше исследование токсичных хэштегов в белорусском TikTok показало, как хэштеги, связанные со здоровьем, служили мостами к политическому контенту, позволяя нарративам пересекать границы сообществ, которые в противном случае оставались бы разделёнными.

Ключевая идея заключается в мониторинге не только основных хэштегов, но и всей сети связанных тегов. Соседние теги с высоким пересечением, кластеры сообществ и периферийные узлы часто предвосхищают следующий этап эволюции нарратива. Анализируя эти паттерны взаимосвязей в динамике, можно отличить устойчивые ключевые рамки от конъюнктурных перехватов повестки.

Источник изображения: Exolyt

Источник исследования: Токсичные нарративы: белорусский TikTok и искусство цифровой манипуляции

В июльском обновлении Exolyt добавил возможность выбирать произвольный период времени в своих очень сложных и впечатляющих графиках связанных хэштегов. Анализ этого графика подтолкнул к исследованию ещё более масштабного хэштега — «змагары» / «бойцы».

2. Аудиошаблоны как носители между языками

Аудиошаблоны переносят идеи через языковые барьеры быстрее, чем текстовый контент. Политические лозунги, распространяемые через вирусный звук, — один из самых эффективных способов усиления нарратива, когда одинаковые призывы к действию появляются под, казалось бы, не связанным между собой контентом. В периоды выборов мы стабильно наблюдали этот паттерн как признак скоординированного распространения, а не органического охвата.

Скорость распространения аудио среди разных языковых сообществ даёт критически важную информацию о координации нарратива. Когда один и тот же аудиошаблон одновременно появляется в нескольких языковых контекстах, особенно в сжатые сроки, это скорее указывает на скоординированное усиление, чем на естественное вирусное распространение.

3. Аналитика комментариев и достоверные данные

Разделы комментариев часто раскрывают координацию, которую основной контент тщательно скрывает. Наш анализ комментариев в TikTok летом 2025 года показал, как изучение временной динамики комментариев и анализ на уровне фраз помогают отличать игровую мемную культуру от целенаправленных попыток убеждения и скоординированных кампаний по набегам.

Источник изображения: Exolyt

Источник исследования: Как проправительственные белорусские TikTok-аккаунты комментировали

Повторяющиеся формулировки в разных видео, всплески комментариев за короткий промежуток времени и скопированные призывы к действию выступают явными сигналами координации. Временная концентрация одинаковых сообщений в несвязанном контенте служит особенно убедительным доказательством скоординированной активности, а не органичной реакции сообщества.

4. Сети креаторов и цепочки микроинфлюенсеров

Нарративы распространяются по цепочкам микроинфлюенсеров с поразительной эффективностью. Наиболее результативные кампании влияния выявляют авторов, которые одновременно присутствуют в нескольких сообществах и регулярно внедряют политические интерпретации в контент на самые разные темы. Такие аккаунты, соединяющие разные сообщества, становятся ключевыми узлами для усиления нарративов.

Для анализа требуется отслеживать не только метрики отдельных авторов, но и закономерности на уровне сети, включая всплески роста, активность по пересекающимся тегам, пересечения аудиторий и модели сотрудничества. Сети, которые действуют согласованно, публикуя схожий контент в сжатые сроки или демонстрируя синхронизированные паттерны вовлеченности, указывают на возможную координацию, выходящую за рамки органической динамики сообщества.

5. Геолингвистические сигналы сообщества

Структура сообщества TikTok, организованная вокруг хэштегов вроде #BookTok и #PoliTikTok, даёт быстрые аналитические ориентиры для понимания того, как развивается нарратив. Сегментация тем по географии и языку помогает увидеть, когда сообщества с изначально низким пересечением аудитории внезапно начинают использовать одни и те же теги или звуки, что указывает на внешнее вмешательство или целенаправленный посев нарратива.

Наше исследование в Беларуси, Польше и Румынии показало, что аудитории диаспор, приграничных регионов и языковых меньшинств часто становятся первыми целями для тестирования нарративов. Эти сообщества служат полигонами для проверки сообщений, которые затем масштабируются на более широкие группы населения, что делает их важнейшими индикаторами раннего предупреждения.

*Совет от Exolyt

Однако при анализе социальных данных работа со сложностями многоязычного социального слушания может стать серьёзным вызовом. Уже приходится учитывать множество культурных нюансов, а теперь нужно ещё и преодолеть перекос в сторону англоязычных данных, чтобы по-настоящему раскрыть богатство других языков и получать более инклюзивные и точные глобальные инсайты. Осознавая важность аудио, Exolyt внедрил транскрипции видео для более качественного анализа контента.

Если вы специалист по social listening и сталкиваетесь с этой задачей, попробуйте Exolyt и оцените удобство мгновенной аналитики видеоконтента 🔥

6. Визуальный интеллект за пределами подписей

Операции влияния всё чаще встраивают сообщения в экранный текст, логотипы или визуальные элементы, которые никогда не упоминаются в подписях. Покадровый анализ выявляет скрытые сигналы и сюжеты вне подписей, которые системы мониторинга, основанные только на ключевых словах, полностью упускают. Этот визуальный слой нередко содержит самые чувствительные или спорные сообщения, намеренно отделённые от текста, доступного для поиска.

Различие между контентом в подписи и вне подписи помогает понять намерения и уровень изощрённости. Контент, созданный для обхода систем обнаружения, обычно визуально встраивает ключевые сообщения, сохраняя при этом безобидные подписи, что обеспечивает правдоподобное отрицание и одновременно гарантирует передачу сообщения целевой аудитории.

7. Распознавание временных закономерностей

Подлинные тренды демонстрируют естественную динамику роста и вовлечённости. Неорганические всплески происходят в необычное время, проявляются с механически регулярными интервалами или повторяются по одинаковому ежедневному ритму, что скорее указывает на автоматизацию, чем на поведение реального сообщества.

Наложение кривых роста хэштегов, паттернов частоты публикаций и скорости появления комментариев позволяет выявлять характерные сигнатуры, отличающие искусственное усиление охватов от органического вовлечения сообщества. Эти временные паттерны становятся особенно ценными в сочетании с анализом сети авторов и метриками сходства контента.

Пример аналитики сети авторов, собранной в Exolyt.

Источник изображения: Exolyt

Источник исследования: Беларусь как плацдарм: видео в TikTok продвигают кремлёвские нарративы в Молдову

Как выстроить системный процесс мониторинга для исследования дезинформации?

• Определение охвата и параметров

Эффективный мониторинг начинается с чёткого определения ландшафта угроз — будь то выборы, миграционные нарративы, дезинформация в сфере здравоохранения или региональная геополитика. Успешные программы задают исходные параметры, включая от трёх до пяти основных хэштегов, от двух до трёх трендовых звуков и от десяти до двадцати ключевых авторов, демонстрирующих влияние сразу в нескольких сообществах.

Цели должны быть чёткими и измеримыми, например: «выявлять новые ложные утверждения о процедурах голосования по почте» или «отслеживать трансграничную пропаганду, нацеленную на сообщества языковых меньшинств». Такая конкретика позволяет сосредоточить сбор данных и предотвращает размывание рамок проекта, снижающее эффективность аналитики.

• Картирование сети и анализ взаимосвязей

Построение комплексных карт взаимосвязей для каждого исходного хэштега раскрывает более широкую экосистему связанного контента и сообществ. Эти карты выделяют соседние узлы с высокой степенью пересечения, паттерны кластеризации сообществ и периферийные узлы, которые часто указывают на зарождающиеся направления развития нарратива.

Еженедельные снимки этих сетей взаимосвязей отражают их развитие во времени, показывая, как кластеры формируются, сливаются или распадаются под влиянием внешних событий или внутренней динамики сообщества. Особого внимания заслуживают периферийные узлы, поскольку именно они часто предвосхищают следующий этап формирования нарратива.

• Аналитика авторов и анализ сети

Составление списков для отслеживания аккаунтов, охватывающих несколько сообществ или регулярно появляющихся рядом с отслеживаемыми тегами и звуками, создаёт основу для анализа на уровне сети. Такие авторы часто выступают связующим звеном между сообществами, перенося нарративы через традиционные границы.

Сопоставление паттернов роста, метрик вовлечённости и тональности комментариев позволяет выявлять сети, действующие согласованно. Наиболее изощрённые операции поддерживают правдоподобное поведение отдельных аккаунтов, одновременно демонстрируя явную координацию на уровне сети за счёт синхронизированных публикаций, общих элементов нарратива или скоординированных моделей вовлечённости.

• Анализ комментариев и фраз

Регулярное извлечение комментариев из аккаунтов списка наблюдения и контента с высокой вовлечённостью, где упоминаются целевые темы, даёт достоверное представление о реальной реакции сообщества по сравнению с скоординированными сообщениями. Простой n-граммный анализ самых популярных ответов помогает выявить повторяющиеся сценарии и ключевые тезисы, указывающие на скоординированные кампании по распространению сообщений.

Сжатые по времени всплески схожих формулировок в не связанных между собой видео служат особенно сильным доказательством координации. Аномалии в скорости появления комментариев, особенно в сочетании с повторяющимися речевыми шаблонами, помогают отличить подлинную вовлечённость сообщества от искусственно созданного усиления.

• Анализ визуального контента

Систематический покадровый анализ выявляет встроенные ключевые слова, слоганы и визуальные сигналы, включая вывески, партийную символику и URL-адреса, которые авторы намеренно не упоминают в подписях. Этот уровень визуальной аналитики часто содержит наиболее чувствительные сообщения, созданные для того, чтобы доходить до целевой аудитории, оставаясь незаметными для систем обнаружения, основанных на анализе текста.

Документирование требует тщательной классификации находок как контента в подписи и контента вне подписи, при этом последний часто указывает на намеренные стратегии сокрытия. Создание скриншотов в целях документирования должно обеспечивать баланс между сохранением доказательств и практиками ответственного раскрытия информации.

• Продукты для отчетности и аналитики

Эффективная отчетность отслеживает ключевые сюжетные пики с помощью хэштегов и визуализации роста звуков, сохраняя фокус на данных, пригодных для действий. Еженедельные отчеты должны отвечать на четыре ключевых вопроса: что изменилось, кто это вызвал, почему это важно и какие действия рекомендуется предпринять.

Сложность заключается в том, чтобы избежать повторного усиления вредоносного контента и при этом предоставить достаточно доказательств для принятия решений. Обрезанные скриншоты, сетевые диаграммы с размытыми конфиденциальными деталями и анализ совокупных паттернов помогают сохранить этот баланс между прозрачностью и ответственностью.

Примеры кейсов FactCheck по избирательным циклам

• Польша: отмывание нарратива через трансграничные каналы

Наш трансграничный мониторинг зафиксировал систематическое тестирование нарративов и их легитимизацию через связанные с Беларусью медиасистемы с последующим переносом в польскоязычный контент TikTok в преддверии электоральных периодов. В рамках этой операции тезисы переупаковывались через близких аудитории креаторов, обходя внутренние медиасистемы страны, чтобы напрямую охватить более молодых избирателей.

Анализ временной шкалы всплесков польскоязычного контента в сочетании с картированием сети авторов показал, как короткие видео обходили традиционные процессы фактчекинга. Сложность заключалась не в отдельных единицах контента, а в системном подходе к привлечению авторов и выбору времени для продвижения нарратива.

Источник: Как TikTok повлиял на результаты президентских выборов в Польше от FactCheck

• Румыния: скорость распространения хэштегов и динамика кампаний

Избирательный цикл в Румынии 2024–2025 годов продемонстрировал стремительную эволюцию хэштегов вокруг кандидатов и политических тем. Политические сообщения стабильно использовали развлекательные тренды, чтобы охватить аудиторию, которая активно избегала политического контента.

Анализ на уровне комментариев оказался крайне важен для того, чтобы отличить органичную реакцию сообщества от скоординированных попыток убеждения. Одинаковые формулировки, появлявшиеся в несвязанных между собой видео за короткие промежутки времени, стали явным доказательством координации, а картирование связей показало, как политические нарративы проникали в развлекательные сообщества через общие аудиошаблоны и коллаборации авторов.

Источник: Битва между кандидатами в президенты Румынии в TikTok от FactCheck

• Албания: раздробленные сети и политика идентичности

Албанский TikTok продемонстрировал фрагментированные кластеры хэштегов с быстрыми всплесками, где контент о политической идентичности сливался с лайфстайл-трендами через механики дуэтов и stitch в TikTok. Нативные функции совместного создания контента на платформе стали инструментами усиления нарративов за пределами границ сообществ.

Картирование сетевых взаимосвязей на раннем этапе обеспечило видимость формирования мостов между нарративами, что позволило аналитикам задать более эффективные параметры мониторинга для последующих итераций кампании. Этот кейс показал, что фрагментация сообщества может фактически ускорять распространение нарратива, создавая несколько одновременных путей усиления.

Источник: Политические хэштеги, набирающие популярность в албанском TikTok

Какие этические принципы и протоколы следует соблюдать в данной исследовательской методологии?

• Конфиденциальность и ответственность платформы

Методология исследования должна учитывать как конфиденциальность пользователей, так и условия использования платформы. Работа исключительно с общедоступными данными позволяет избежать нарушений приватности, сохраняя при этом аналитическую эффективность.

Попытки деанонимизации подрывают этические стандарты и достоверность исследований, смещая фокус с поведенческих паттернов на нацеливание на конкретных людей.

Соблюдение условий платформы обеспечивает устойчивые исследовательские практики и сохраняет доступ для непрерывного мониторинга. Нарушения несут риск не только блокировки отдельных аккаунтов, но и более широких ограничений, которые могут подорвать возможности исследований на уровне сообщества.

• Снижение вреда в исследовательской практике

При подготовке исследовательской отчетности важно соблюдать баланс между прозрачностью и снижением вреда, не усиливая те самые нарративы, которые становятся предметом изучения. Обрезанные скриншоты, сетевые диаграммы с размытыми конфиденциальными деталями и представление агрегированных паттернов помогают поддерживать этот баланс между доказательностью и ответственностью.

Необходимо тщательно учитывать возможные последствия публикации исследований, поскольку академический или политический анализ может непреднамеренно дать злоумышленникам практические ориентиры для действий. При предоставлении контекста и объяснении методологии важно соотносить образовательную ценность с риском потенциального злоупотребления.

• Аналитическая строгость и стандарты доказательности

Не каждая аномалия указывает на координацию или злонамеренные намерения. Для надежного анализа требуется совокупность нескольких сходящихся сигналов, а не одиночное свидетельство. Временные паттерны в сочетании с повторным использованием сети авторов и визуальными сигналами вне подписи дают более надежную основу для атрибуции, чем любой отдельный показатель.

Стандарты документирования должны обеспечивать воспроизводимость, одновременно защищая конфиденциальные источники и методы. Архивные URL-адреса, скриншоты с отметками времени и прозрачность методологии позволяют проводить проверку, не ставя под угрозу возможности текущего мониторинга и защиту источников.

Как внедрить стратегию отслеживания дезинформации?

Этап первый: развитие инфраструктуры

Успешное внедрение начинается с чёткого определения поверхности угроз, включая тематический фокус, географический охват и языковые параметры. Формирование исходных параметров создаёт основу для системного масштабирования: от трёх до пяти ключевых хэштегов, двух-трёх трендовых звуков и десяти-двадцати авторов, выходящих за рамки одной ниши.

Базовое картирование взаимосвязей задаёт отправную точку для анализа трендов, фиксируя существующие структуры сообщества и потоки нарративов до начала периода мониторинга. Такая база позволяет выявлять изменения, которые в противном случае могли бы выглядеть как обычная активность на платформе.

Этап второй: систематический мониторинг

Еженедельные обновления списка отслеживания авторов помогают фиксировать изменения в сетях влияния и появление новых смысловых связей между нарративами. Анализ паттернов комментариев выявляет сигналы координации, которые могут ускользнуть при мониторинге только на уровне контента. Покадровый визуальный анализ позволяет обнаруживать встроенные сообщения, созданные для обхода систем обнаружения, основанных на анализе текста.

Обнаружение временных аномалий объединяет несколько источников сигналов, чтобы выявлять искусственно созданные паттерны усиления. Интеграция скорости распространения хэштегов, частоты публикаций, моделей вовлечённости и времени появления комментариев формирует комплексные сигнатуры органической и скоординированной активности.

Этап 3: Создание аналитики

Еженедельные аналитические сводки объединяют результаты мониторинга в практические инсайты, освещая новые угрозы, ключевые сети распространения, оценку влияния и рекомендуемые меры реагирования. Архивация доказательств сохраняет ход расследования, а протоколы документирования обеспечивают воспроизводимость и возможность проверки.

Коммуникация с заинтересованными сторонами требует адаптации аналитических продуктов под потребности аудитории — будь то академические исследования, разработка политики или оперативное реагирование. Разработка рекомендаций по контрнарративам завершает цикл аналитики, позволяя переходить к проактивным, а не исключительно реактивным стратегиям.

Каковы стратегические последствия отслеживания дезинформации?

Операции по распространению дезинформации процветают благодаря ключевым возможностям TikTok: алгоритмическому усилению, аутентичным носителям информации и высокой скорости распространения контента. Однако при системном подходе именно эти характеристики создают возможности для раннего выявления и реагирования.

Ключевой вывод нашего исследования, охватывающего несколько электоральных циклов, заключается в том, что сложные операции по оказанию влияния оставляют заметные следы в нескольких аналитических измерениях. Ни один отдельный показатель не обеспечивает однозначной атрибуции, однако совокупность данных из сетевого анализа, временных паттернов, сходства контента и аномалий вовлечённости формирует надёжные возможности для выявления.

Успех требует рассматривать TikTok не как хаотичную информационную среду, а как структурированную систему с предсказуемыми закономерностями и выявляемыми аномалиями. При системном подходе, сочетающем анализ связей, аналитику комментариев и комплексную проверку контента, мониторинг социальных сетей превращается из реактивной оценки ущерба в проактивное выявление угроз.

Конечная цель — превратить шум социальных сетей в готовую к принятию решений аналитику достаточно быстро, чтобы обеспечить эффективное реагирование. Для этого нужны не только продвинутые аналитические возможности, но и операционная дисциплина, этическая основа и ясное донесение как возможностей, так и ограничений до заинтересованных сторон, которые опираются на эту аналитику при принятии критически важных решений.

Это руководство по отслеживанию дезинформационной пропаганды составлено на основе обширных исследований, проведённых FactCheck.LT в ходе нескольких электоральных циклов и операций влияния. Их исследовательские публикации содержат подробные кейсы и описание методологии.