Висновки дослідницької команди FactCheck.LT :

TikTok перетворився з танцювальних челенджів і мемів на ключову платформу для формування наративів і поширення інформації. Завдяки своїй унікальній візуальній та мережевій екосистемі контенту він надає інсайти в реальному часі про публічний дискурс для дослідників, фактчекерів і команд з публічної політики.

Цей посібник пропонує практичний, заснований на даних алгоритм моніторингу дезінформації на TikTok, розроблений на основі масштабних досліджень, проведених FactCheck.LT упродовж кількох виборчих циклів у Східній Європі.

Чому аналітика TikTok важлива для досліджень дезінформації?

Алгоритм TikTok не лише відображає культурні тренди — він активно їх формує. Наш аналіз показує, як політичні наративи системно поширюються через розважальний контент, вірусні звуки та мережі креаторів, щоб охоплювати аудиторії, які рідко споживають традиційні новини.

Рушій трендів платформи працює на основі мережі взаємозв’язків між звуками, хештегами, ефектами та креаторами. Коли ви будуєте карту співзгадувань довкола тем, ви можете визначити, коли маргінальні наративи починають з’єднуватися з мейнстримними спільнотами, що дає сигнали раннього попередження про поширення дезінформації. У такому середовищі контекст стає вирішальним, адже тренди формуються у взаємозв’язку з іншими трендами, а не ізольовано.

Які ключові елементи необхідно відстежувати?

1. Мережі хештегів і наративна рамка

Дезінформація рідко поширюється під одним хештегом. Натомість вона вибудовує складну мережу на основі кластерів дотичних хештегів, які створюють мости між різними спільнотами. Наше дослідження токсичних хештегів у білоруському сегменті TikTok показало, що хештеги про здоров’я виконували роль мостів до політичного контенту, даючи змогу наративам перетинати межі спільнот, які інакше залишалися б відокремленими.

Ключовий інсайт: важливо відстежувати не лише основні хештеги, а й усе мережеве оточення пов’язаних хештегів. Сусідні хештеги з високим перекриттям, кластери спільнот і периферійні вузли часто першими сигналізують про наступну еволюцію фреймінгу. Аналіз динаміки цих моделей зв’язків дозволяє відокремити базові фрейми від опортуністичних перехоплень.

Джерело зображення: Exolyt

Джерело дослідження: Токсичні наративи: білоруський TikTok і мистецтво цифрових маніпуляцій

У липневому оновленні Exolyt додав можливість обирати довільний часовий діапазон у своїх комплексних та наочних діаграмах пов’язаних хештегів. Аналіз цієї діаграми спонукав до дослідження ще масштабнішого хештегу — “змагары” / “fighters”.

2. Аудіошаблони як міжмовні носії

Аудіо-шаблони поширюють ідеї крізь мовні бар’єри швидше, ніж текстовий контент. Політичні слогани, що поширюються через вірусні аудіотреки, — один із найефективніших способів підсилення наративу, коли ідентичні заклики до дії з’являються поруч із, на перший погляд, не пов’язаним контентом. У виборчі періоди ми системно спостерігали цей патерн як ознаку скоординованої кампанії, а не органічного поширення.

Швидкість використання аудіо у різних мовних спільнотах надає критично важливі інсайти щодо координації наративів. Коли один і той самий звук одночасно з’являється у кількох мовних сегментах, особливо у стислі часові проміжки, це радше свідчить про скоординоване підсилення, ніж про органічне вірусне поширення.

3. Аналітика коментарів та достовірні дані

Розділи коментарів часто виявляють координацію, яку основний контент старанно приховує. Наш аналіз коментарів у TikTok влітку 2025 року продемонстрував, як динаміка коментарів у часі та аналіз на рівні фраз допомагають розрізняти жартівливі меми від цілеспрямованих спроб переконання і бригадингових операцій.

Джерело зображення: Exolyt

Джерело дослідження: Як коментували прорежимні білоруські TikTok-відео

Повторювані формулювання в різних відео, щільні часові кластери коментарів і скопійовані заклики до дії — це чіткі індикатори скоординованих дій. Особливо сильним доказом керованої активності, а не органічної реакції спільноти, є синхронна поява ідентичних повідомлень у непов’язаному між собою контенті.

4. Мережі креаторів та мікроінфлюенсерські ланцюги

Наративи поширюються через мережі мікроінфлюенсерів з винятковою ефективністю. Найрезультативніші операції впливу ідентифікують креаторів, які одночасно присутні в кількох спільнотах і послідовно задають політичні рамки обговорення в різних темах. Такі акаунти, що перетинають межі спільнот, стають ключовими вузлами для підсилення наративів.

Ефективний аналіз вимагає відстеження не лише показників окремих креаторів, а й мережевих закономірностей — зокрема сплесків зростання, міжтегової активності, перекриття аудиторій та моделей співпраці. Мережі, що рухаються синхронно — публікують подібний контент у короткі часові інтервали або демонструють синхронні патерни залучення — вказують на можливу координацію, яка виходить за межі органічної динаміки спільноти.

5. Географічні та мовні сигнали спільнот

Структура спільнот TikTok, побудована навколо хештегів, як-от #BookTok і #PoliTikTok, спрощує аналіз динаміки наративів. Сегментація тем за географією та мовою дозволяє виявляти моменти, коли спільноти з природно низьким перетином аудиторій раптово починають використовувати спільні хештеги або звуки — це сигнал про зовнішнє втручання або цільовий посів наративів.

Наше дослідження у Білорусі, Польщі та Румунії показало, що аудиторії діаспори, прикордонних регіонів і мовних меншин часто стають ранніми мішенями для тестування наративів. Ці спільноти слугують тестовими майданчиками для меседжів, які згодом масштабуються на ширші аудиторії, тож вони є критично важливими індикаторами раннього попередження.

*Порада від Exolyt

Однак складність багатомовного соціального слухання може стати серйозним викликом під час аналізу даних соціальних мереж. Окрім численних культурних нюансів, необхідно подолати упередженість англоцентричних даних, щоб по-справжньому розкрити багатство інших мов і отримувати більш всеохопні та точні глобальні інсайти. Враховуючи важливість аудіо, Exolyt впровадила транскрипції відео для покращення аналізу контенту.

Тож якщо ви експерт із моніторингу соціальних медіа і стикаєтеся з цим викликом, спробуйте Exolyt — оцініть, наскільки зручно отримувати миттєві інсайти з відеоконтенту.

6. Візуальна аналітика поза межами описів

Операції впливу дедалі частіше вбудовують меседжі в текст на екрані, логотипи або інші візуальні елементи, які ніколи не згадуються в підписах до відео. Покадровий аналіз виявляє кодові сигнали та наративи, відсутні в підписах, які системи моніторингу, що спираються лише на ключові слова, взагалі не фіксують. Цей візуальний шар часто містить найбільш чутливі або спірні меседжі, свідомо відокремлені від тексту, що підлягає пошуку.

Різниця між меседжами в підписі та у візуальному контенті демонструє наміри й рівень продуманості. Контент, спроєктований для обходу систем виявлення, зазвичай вбудовує ключові меседжі у візуальний ряд і водночас залишає підписи нейтральними, створюючи можливість правдоподібного заперечення та забезпечуючи донесення меседжу до цільових аудиторій.

7. Виявлення часових закономірностей

Органічні тренди демонструють природну ритміку зростання та залучення. Неорганічні підсилення дають піки в нетипові години, вирізняються механічною регулярністю інтервалів або повторюваними добовими ритмами — це радше ознаки автоматизації, ніж поведінки людської спільноти.

Накладання кривих зростання хештегів, шаблонів частоти публікацій і темпу коментування формує часові відбитки, які відрізняють штучне підсилення від органічної залученості спільноти. Ці часові відбитки стають особливо цінними у поєднанні з мережевим аналізом креаторів і метриками схожості контенту.

Приклад аналітики мережі креаторів, як показано в Exolyt.

Джерело зображення: Exolyt

Джерело дослідження: Білорусь як плацдарм: відео в TikTok просувають кремлівські наративи в Молдові

Як підтримувати системний робочий процес моніторингу в дослідженнях дезінформації?

• Визначення обсягу та параметрів

Ефективний моніторинг починається з чіткого визначення ландшафту загроз — чи йдеться про вибори, наративи про міграцію, медичну дезінформацію або регіональну геополітику. Успішні програми моніторингу встановлюють базові параметри: 3–5 ключових хештегів, 2–3 трендові аудіо та 10–20 ключових креаторів, які мають вплив у різних спільнотах.

Цілі мають бути чіткими та вимірюваними, наприклад: «виявляти нові неправдиві твердження щодо процедур поштового голосування» або «відстежувати транскордонну пропаганду, спрямовану на спільноти мовних меншин». Така конкретність забезпечує цільовий збір даних і запобігає розширенню обсягу робіт, яке розмиває аналітичну ефективність.

• Картування мереж та аналіз взаємозв’язків

Побудова комплексних карт зв’язків для кожного опорного хештега відкриває ширшу екосистему пов’язаного контенту та спільнот. Такі карти висвітлюють вузли з високим рівнем перетину, моделі кластеризації спільнот і периферійні вузли, які часто сигналізують про нові напрями наративу, що формуються.

Щотижневі зрізи цих мереж взаємозв’язків фіксують їхню еволюцію в часі, показуючи, як кластери формуються, зливаються або фрагментуються у відповідь на зовнішні події чи внутрішню динаміку спільнот. Периферійні вузли заслуговують на особливу увагу, адже часто є раннім сигналом наступної зміни рамки наративу.

• Аналітика креаторів та мережевий аналіз

Створення списків моніторингу акаунтів, які охоплюють кілька спільнот або регулярно фігурують поруч із відстежуваними тегами й звуками, закладає основу для мережевого аналізу. Такі креатори часто виступають мостами між спільнотами, поширюючи наративи та меседжі поза традиційними межами.

Перехресний аналіз патернів зростання, метрик залученості та тональності коментарів виявляє мережі, що діють узгоджено. Найбільш витончені операції зберігають правдоподібну поведінку окремих акаунтів, водночас на рівні мережі демонструють чітку координацію — через синхронні публікації, спільні елементи наративу або узгоджені патерни залучення.

• Майнінг коментарів та аналіз фраз

Регулярний збір коментарів з акаунтів у списку моніторингу та з контенту з високим залученням, який згадує цільові теми, дає еталонні дані щодо реакції спільноти на відміну від скоординованих меседжів. Простий аналіз n-грам найпопулярніших відповідей виявляє повторювані шаблони й тези, що вказують на скоординовані комунікаційні кампанії.

Стислі за часом сплески схожих формулювань у різних, не пов’язаних між собою відео — це особливо вагомий доказ координованих дій. Аномалії у швидкості появи коментарів, особливо у поєднанні з повторюваними мовними шаблонами, дають змогу відрізнити органічну взаємодію спільноти від штучного підсилення.

• Аналіз візуального контенту

Систематичний покадровий аналіз виявляє вбудовані ключові слова, слогани та візуальні сигнали — зокрема написи й плакати, партійні символи та URL-адреси — які навмисно опускаються в підписах. Цей рівень візуальної аналітики часто містить найчутливіші меседжі, сформовані так, щоб досягати цільових аудиторій і водночас оминати системи виявлення на основі тексту.

Документування потребує ретельної класифікації виявленого на контент у підписі публікації та контент поза підписом; останній часто свідчить про навмисні стратегії приховування. Фіксація скриншотами для документування має забезпечувати баланс між збереженням доказів та практиками відповідального розкриття.

• Продукти для звітності та аналітики

Ефективна звітність відстежує піки обговорень навколо ключових наративів через хештеги та візуалізацію зростання популярності звуків, водночас зберігаючи фокус на інсайтах, які можна відразу застосувати. Щотижневі брифінги мають відповідати на чотири ключові запитання: що змінилося, хто був драйвером змін, чому це важливо та які кроки рекомендуються.

Ключовий виклик — уникнути повторного поширення шкідливого контенту, водночас надаючи достатньо даних для ухвалення рішень. Обрізані знімки екрана, мережеві діаграми з розмитими чутливими даними та аналіз закономірностей на агрегованому рівні підтримують цей баланс між прозорістю та відповідальністю.

Приклади кейсів щодо виборчих циклів від FactCheck

• Польща: транскордонне відмивання наративів

Наш транскордонний моніторинг задокументував системне тестування та відмивання наративів із медіаекосистем, пов’язаних з Білоруссю, у польськомовний контент TikTok у передвиборчі періоди. Операція перепаковувала ключові меседжі через близьких аудиторії креаторів, оминаючи національні медіаекосистеми, щоб безпосередньо охопити молодших виборців.

Аналіз часової динаміки сплесків польськомовного контенту, у поєднанні з мапуванням мережі креаторів, показав, як короткоформатний відеоконтент обходив традиційні процеси перевірки фактів. Продуманість полягала не в окремих одиницях контенту, а в системному підході до залучення креаторів і таймінгу наративу.

Як TikTok вплинув на результати президентських виборів у Польщі від FactCheck

• Румунія: темпи поширення хештегів та динаміка кампаній

Виборчий цикл у Румунії 2024–2025 років продемонстрував стрімку еволюцію хештегів довкола кандидатів і ключових політичних тем. Політичні комунікації систематично спиралися на розважальні тренди, щоб охопити аудиторії, які свідомо уникали політичного контенту.

Аналіз на рівні окремих коментарів виявився ключовим для розмежування органічної реакції спільноти та скоординованих зусиль впливу. Ідентичні формулювання, що з’являлися в непов’язаних між собою відео у короткі проміжки часу, були переконливим доказом координації, а мережевий аналіз взаємозв’язків показав, як політичні наративи проникали в розважальні спільноти через використання однакових аудіотреків і колаборації креаторів.

Протистояння румунських кандидатів у президенти в TikTok від FactCheck

• Албанія: фрагментовані мережі та політика ідентичності

Албанський сегмент TikTok демонстрував фрагментовані кластери хештегів зі стрімкими сплесками, де контент про політичну ідентичність переплітався з лайфстайл-трендами завдяки механікам Duet і Stitch. Вбудовані інструменти колаборації платформи стали засобами ампліфікації наративів між різними спільнотами.

Картування мережевих зв’язків дозволило завчасно виявити формування наративних мостів і дало змогу аналітикам встановити ефективніші параметри моніторингу для наступних ітерацій кампанії. Кейс продемонстрував, що фрагментація спільнот може прискорювати поширення наративу, створюючи кілька одночасних шляхів підсилення.

Політичні хештеги, що у тренді в TikTok Албанії

Яких етичних засад і протоколів слід дотримуватися в цій методології дослідження?

• Приватність та відповідальність платформи

Методологія досліджень має дотримуватися як вимог щодо приватності, так і умов користування платформами. Робота виключно з публічними даними запобігає порушенням приватності та зберігає ефективність аналізу.

Спроби деанонімізації ставлять під загрозу етичні стандарти та валідність досліджень, зміщуючи фокус із поведінкових закономірностей на індивідуальне таргетування.

Дотримання умов використання платформ забезпечує сталість дослідницьких практик та підтримує доступ для безперервного моніторингу. Порушення несуть ризик не лише призупинення окремих облікових записів, а й ширших обмежень, що можуть поставити під загрозу можливості досліджень на рівні всієї спільноти.

• Мінімізація шкоди в дослідницькій практиці

Звітність за результатами досліджень має балансувати прозорість і мінімізацію шкоди, уникаючи підсилення самих наративів, які вивчаються. Обрізані знімки екрана, мережеві діаграми з розмитими чутливими деталями та представлення узагальнених закономірностей допомагають підтримувати цей баланс між доказовою базою та відповідальністю.

Подальші наслідки публікації досліджень потребують ретельної оцінки, оскільки академічні дослідження або аналіз державної політики можуть ненавмисно надати зловмисникам практичні вказівки. Надання контексту та пояснення методології мають балансувати між освітньою цінністю та ризиком потенційного зловживання.

• Аналітична ретельність і стандарти доказовості

Не кожна аномалія свідчить про координацію чи зловмисні наміри. Надійний аналіз спирається на кілька взаємопідтверджених сигналів, а не на поодинокий сигнал. Поєднання часових закономірностей, повторного використання мереж креаторів та візуальних сигналів поза текстом опису забезпечує надійнішу основу для атрибуції, ніж будь-яка окрема метрика.

Стандарти документування мають забезпечувати відтворюваність результатів і водночас захищати чутливі джерела та методи. Архівовані URL-адреси, знімки екрана з позначкою часу та прозора методологія забезпечують можливість перевірки без шкоди для поточного моніторингу чи захисту джерел.

Як запровадити стратегію моніторингу дезінформації?

Етап 1: Побудова інфраструктури

Успішне впровадження починається з чіткого визначення контуру загроз, що охоплює тематичний фокус, географію та мовні параметри. Визначення початкових параметрів створює основу для системного масштабування, починаючи з 3–5 ключових хештегів, 2–3 трендових звуків і 10–20 креаторів, що перетинають межі аудиторій.

Початкове мапування взаємозв’язків визначає відправну точку для аналізу трендів, фіксуючи наявні структури спільнот і поширення наративів до початку періоду моніторингу. Такий базовий рівень дає змогу виявляти зміни, які інакше виглядали б як звичайна активність на платформі.

Етап 2: Систематичний моніторинг

Щотижневі оновлення списку відстеження креаторів фіксують динаміку мереж впливу та появу нових зв’язків між наративами. Аналіз патернів у коментарях виявляє сигнали координації, які моніторинг на рівні контенту може пропустити. Кадровий аналіз візуального контенту виявляє вбудовані меседжі, спрямовані на обхід текстових систем виявлення.

Виявлення часових аномалій об’єднує кілька джерел даних, щоб ідентифікувати схеми штучного підсилення. Інтеграція показників швидкості зростання хештегів, частоти публікацій, моделей залучення та таймінгу коментарів формує надійні індикатори, які відрізняють органічну активність від скоординованої.

Етап 3: Підготовка аналітичної інформації

Щотижневі аналітичні брифінги синтезують результати моніторингу в дієві інсайти, висвітлюючи нові загрози, ключові мережі ампліфікації, оцінку впливу та рекомендовані дії. Архівування доказів підтримує прозорий аудиторський слід розслідувань, а протоколи документації забезпечують відтворюваність і верифікацію.

Комунікація зі стейкхолдерами потребує адаптації аналітичних продуктів до потреб аудиторії — незалежно від того, чи йдеться про академічні дослідження, розроблення політик або оперативне реагування. Розроблення рекомендацій щодо контрнаративів завершує аналітичний цикл, забезпечуючи перехід до проактивних, а не суто реактивних стратегій.

Які стратегічні наслідки має моніторинг дезінформації?

Дезінформаційні операції масштабуються завдяки ключовим механікам TikTok: алгоритмічному підсиленню, автентичним голосам і високій швидкості поширення контенту. Водночас за системного підходу ці самі характеристики створюють можливості для раннього виявлення та реагування.

Ключовий інсайт наших досліджень, проведених у кількох виборчих циклах, полягає в тому, що складні операції впливу залишають помітні сліди в різних аналітичних вимірах. Жоден окремий показник не забезпечує остаточної атрибуції, проте збіжні докази з мережевого аналізу, часових закономірностей, схожості контенту та аномалій у взаємодії аудиторії формують надійні можливості для виявлення.

Щоб досягти успіху, TikTok потрібно розглядати не як хаотичне інформаційне середовище, а як структуровану систему з передбачуваними закономірностями та виявлюваними аномаліями. Завдяки системному підходу, який поєднує мапування взаємозв’язків, аналітику коментарів і всебічний аналіз контенту, моніторинг соціальних мереж переходить від реактивної оцінки шкоди до проактивного виявлення загроз.

Кінцева мета — перетворити шум у соціальних медіа на оперативну аналітику для ухвалення рішень — достатньо швидко, щоб забезпечити своєчасну й ефективну реакцію. Для цього потрібні не лише розвинені аналітичні можливості, а й операційна дисципліна, етичні засади та чітка комунікація як можливостей, так і обмежень для стейкхолдерів, які покладаються на цю аналітику під час ухвалення критично важливих рішень.

Це керівництво з моніторингу дезінформаційної пропаганди укладено на основі масштабних досліджень FactCheck.LT, проведених упродовж кількох виборчих циклів та різних операцій впливу. Їхні дослідницькі публікації містять детальні приклади з практики та методологічну документацію.