Освітня галузь / Громадянська та історична / Курси вільного вибору громадянської та історичної / Політологія / Соціальні медіа в політиці / Електоральні кампанії, мобілізація громадських рухів, формування політичної ідентичності, алгоритми та їхній вплив на суспільну думку

матеріал 1

Електоральні кампанії, мобілізація громадських рухів, формування політичної ідентичності, алгоритми та їхній вплив на суспільну думку

Матеріал

Для вчителя

Для учня

Завантажити матеріал (PDF)

Урок 31. Електоральні кампанії, мобілізація громадських рухів, формування політичної ідентичності, алгоритми та їхній вплив на суспільну думку

Які результати уроку?

За Державним стандартом:

виявляє й оцінює інформаційні маніпуляції й пропаганду, ідентифікує упереджені погляди та припущення у джерелах інформації [12 ГІО 3.2.2-2];
формує і характеризує джерельну базу теми/проєкту [12 ГІО 3.1.1-2 П];
добирає та оцінює різноманітну інформацію щодо важливих суспільних питань [12 ГІО 4.2.1-2];
характеризує засоби впливу інформації на громадську думку та суспільні настрої [12 ГІО 3.3.2-2 П];
виявляє чинники, які впливають на інтерпретацію суспільної інформації [12 ГІО 3.3.2-1];
визначає відповідальність за свої дії [12 ГІО 5.1.2-1].

На уроці учні / учениці будуть:

аналізувати роль соціальних медіа в сучасних виборчих кампаніях;
пояснювати механізми політичної мобілізації через цифрові платформи;
оцінювати, як алгоритми соціальних мереж впливають на громадську думку;
розпізнавати прийоми маніпуляції в онлайн-просторі (астротерфінг, мікротаргетинг, психографічне профілювання);
формулювати власну позицію щодо меж і відповідальності платформ у регулюванні політичного контенту.

Ключова компетентність уроку: інформаційно-комунікаційна компетентність — учні / учениці аналізуватимуть механізми політичного впливу в цифровому середовищі, критично оцінюватимуть джерела, виявлятимуть маніпулятивні практики та формуватимуть відповідальну позицію як цифрові громадяни.

Ключові терміни та концепції

Соціальні медіа — інтерактивні цифрові платформи, що дозволяють користувачам створювати, поширювати контент та обмінюватися ним у мережевих спільнотах.
Політична мобілізація — процес активізації громадян для участі у політичних діях через організацію та заклик до дії.
Мікротаргетинг — надточне націлювання політичної реклами на вузькі демографічні та психографічні групи на основі даних користувачів.
Психографічне профілювання — визначення особистісних рис, цінностей та вподобань людини на основі аналізу її цифрової поведінки.
Астротерфінг (astroturfing) — штучне створення враження масової низової підтримки через скоординовані фейкові акаунти та ботів.
Ехокамера — інформаційне середовище, у якому людина стикається переважно з поглядами, що підтверджують її власні переконання.
Вірусний контент — інформація, що швидко та масштабно поширюється через соціальні мережі завдяки репостингу.
Engagement — показник взаємодії користувачів із контентом (лайки, коментарі, репости, час перегляду).
Дезінтермедіація — усунення традиційних ЗМІ як посередників між політиками та аудиторією завдяки прямому виходу в соціальні мережі.
Хештег-активізм — використання хештегів як інструменту організації та публічної видимості політичних кампаній.
Section 230 (США) — норма Закону про пристойність комунікацій (1996), що захищає платформи від юридичної відповідальності за контент користувачів.
Digital Services Act (ЄС) — закон про цифрові послуги (2022), що встановлює зобов’язання платформ щодо модерації контенту та прозорості алгоритмів.

Персоналії:

Барак Обама (нар. 1961) — 44-й президент США; його кампанія 2008 р. уперше масштабно застосувала соціальні мережі для мобілізації та фандрейзингу.
Дональд Трамп (нар. 1946) — 45-й та 47-й президент США; систематично використовував Twitter як головний канал прямої комунікації з виборцями та медіа.
Зейнеп Туфекчі (нар. 1966) — турецько-американська соціологиня, дослідниця протестних рухів у цифрову епоху, авторка “Twitter and Tear Gas” (2017).
Александр Нікс — колишній генеральний директор Cambridge Analytica; очолював компанію під час скандалу 2018 р.
Володимир Зеленський (нар. 1978) — чинний Президент України; його кампанія 2019 р. є прикладом нетипового використання соціальних мереж у виборчому процесі.

Як підготуватися до уроку?

Еволюція політичних кампаній у соціальних медіа

Кампанія Барака Обами 2008 р. стала переломним моментом у використанні соціальних мереж у великих виборчих кампаніях. Команда Обами першою системно застосувала Facebook, MySpace та YouTube для мобілізації молодих виборців і збору пожертв. Загальний бюджет кампанії Обами 2008 р. становив близько 730 млн доларів, з яких значна частина надійшла через онлайн-пожертви (відповідно до звітів FEC — Федеральної виборчої комісії). Конкретні цифри щодо частки онлайн-коштів варіюються залежно від джерела: найчастіше наводиться цифра близько 500 млн зібраних онлайн, що є верифікованою за матеріалами FEC та незалежних медіа.

Джерело: Federal Election Commission (FEC). 2008 Presidential Campaign Finance Reports. https://www.fec.gov/

Еволюція цифрових витрат у президентських кампаніях США:

Цифра бюджетів на цифрову рекламу зростала стрімко від 2004 до 2020 р., проте точні дані щодо розподілу між “цифровою” та “традиційною” рекламою залежать від методології підрахунку. Рекомендуємо посилатися на бази FEC або незалежні звіти Wesleyan Media Project замість конкретних округлених цифр.

Джерело: Wesleyan Media Project (дослідження виборчої реклами): https://mediaproject.wesleyan.edu/

Кейс Cambridge Analytica (2016–2018)

Скандал із Cambridge Analytica є одним із ключових прикладів маніпуляції даними у виборчих кампаніях.

Верифікована хронологія:

2013–2014 рр.: Олександр Коган (дослідник Кембриджського університету) розробив додаток “thisisyourdigitallife”, який збирав дані про особистість через Facebook. Додаток завантажили близько 270 тисяч користувачів.
Через дозволи Facebook того часу: Коган також отримав дані друзів цих користувачів. Загальна кількість осіб, чиї дані опинились у Cambridge Analytica, за оцінкою самого Facebook (квітень 2018 р.) — до 87 млн. Ця цифра є офіційним визнанням Facebook, а не незалежною верифікацією.
2016 р.: Cambridge Analytica використовувала ці дані для психографічного таргетингу в кампанії Трампа та кампанії Brexit.
Березень 2018 р.: журналісти The Guardian та The New York Times оприлюднили матеріали на основі свідчень інсайдера Крістофера Вайлі. Facebook втратив близько 20% ринкової капіталізації протягом наступних тижнів.
2019 р.: Facebook сплатив штраф 5 млрд доларів FTC (Федеральній торговельній комісії) — рекордний на той момент штраф за порушення приватності.
Cambridge Analytica оголосила про банкрутство у травні 2018 р.

Джерела:

Cadwalladr, C. & Graham-Harrison, E. (2018). Revealed: 50 million Facebook profiles harvested. The Guardian.https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election
Federal Trade Commission (2019). FTC Imposes $5 Billion Penalty on Facebook. https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2019/07/ftc-imposes-5-billion-penalty-facebook
UK Parliament DCMS Committee (2019). Disinformation and ‘fake news’: Final Report. https://publications.parliament.uk/pa/cm201719/cmselect/cmcumeds/1791/1791.htm

Методичний коментар:

Важливо підкреслити, що питання про реальний вплив Cambridge Analytica на результати виборів залишається дискусійним серед дослідників. Компанія сама завищувала свій вплив у рекламних цілях. Скандал важливий насамперед як ілюстрація вразливості систем приватності даних, а не як доведений факт “зміни виборів”.

Дослідження MIT: поширення правди та фейків

Дослідження Соруша Вошугі, Деба Роя та Сімон Арал (2018, Science)

Результати:

Проаналізовано 126 000 каскадів поширення новин у Twitter (2006–2017).
Фейкові новини поширювались значно швидше, далі та ширше, ніж правдиві.
Правдиві новини рідко потрапляли до понад 1 000 людей, тоді як найвірусніші фейки охоплювали 100 000 і більше.
Дослідники встановили, що різниця у швидкості поширення пояснюється насамперед поведінкою людей (новизна, емоційність контенту), а не ботами.

Джерело: Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146–1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559

Кейс блокування акаунтів Трампа (верифіковані дані)

Після штурму Капітолію 6 січня 2021 р. великі платформи заблокували акаунти Дональда Трампа.

Дата	Платформа	Дія	Офіційне обґрунтування
7 січня 2021	Facebook	Блокування терміном щонайменше до кінця президентського терміну	“Небезпека подальшого підбурювання до насильства”
8 січня 2021	Twitter	Перманентне блокування	“Ризик підбурювання до насильства”
8 січня 2021	YouTube	Видалення відео та тимчасове призупинення завантаження	Порушення правил щодо шкідливого контенту

Джерела:

Twitter Safety (2021). Permanent suspension of @realDonaldTrump. https://blog.twitter.com/en_us/topics/company/2020/suspension
Facebook Newsroom (2021). In Response to the Violence in Washington. https://about.fb.com/news/2021/01/responding-to-the-violence-in-washington-dc/

Класичні кейси мобілізації через соціальні медіа

#BlackLivesMatter: рух виник у 2013 р. після виправдання Джорджа Циммермана у справі про вбивство Трейвона Мартіна. Хештег запровадили Аліція Ґарза, Патріс Кулорс та Опал Тометі. Масова хвиля протестів у 2020 р. після загибелі Джорджа Флойда стала однією з найбільших у американській історії.

Джерело: Pew Research Center (2020). The Floyd Protests in Social Media Context. https://www.pewresearch.org/internet/2020/06/10/the-floyd-protests-in-social-media-context/

#MeToo: хештег використала Аліса Мілано у Twitter 15 жовтня 2017 р., надихаючись попередньою роботою активістки Тарани Берк (2006). За даними Twitter, протягом перших 24 годин хештег використали у понад 500 000 твітів.

Джерело: Twitter (2017). #MeToo: A year of tweets about sexual harassment and assault. https://blog.twitter.com/en_us/topics/company/2018/metoo-a-year-of-tweets-about-sexual-harassment-and-assault

Арабська весна (2010–2012): роль соціальних мереж (особливо Facebook та Twitter) у координації протестів — добре задокументована, хоча дослідники застерігають від надмірного акценту на технологіях: соціальні мережі були інструментом, а не причиною революцій.

Джерело: Howard, P. N., et al. (2011). Opening Closed Regimes: What Was the Role of Social Media During the Arab Spring? PITPI. https://pitpi.org/wp-content/uploads/2013/02/2011_Howard-Duffy-Freelon-Hussain-Mari-Maziad_pITPI.pdf

Регулювання платформ: міжнародне порівняння

Країна/Регіон	Підхід	Ключові положення	Статус
ЄС	Digital Services Act (2022)	Прозорість алгоритмів, обов’язкова модерація шкідливого контенту, заборона таргетованої реклами для дітей	Чинний з 2023 р.
США	Section 230 (1996)	Захист платформ від відповідальності за контент третіх сторін; дискутується реформа	Чинний, активні дебати
Німеччина	NetzDG (2017)	Штрафи до 50 млн євро за несвоєчасне видалення явно незаконного контенту	Чинний
Австралія	News Media Bargaining Code (2021)	Платформи зобов’язані платити ЗМІ за використання їхнього контенту	Чинний

Джерела:

European Commission. Digital Services Act: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digital-services-act-package
Bundesministerium der Justiz. NetzDG: https://www.gesetze-im-internet.de/netzdg/

Методичні поради для вчительства

Чутливі питання:

Кампанія Зеленського 2019 р.: аналізуйте комунікаційні стратегії, а не оцінюйте самого кандидата чи його результати як президента — зберігайте нейтральність.
Трамп і блокування: питання має виразний ідеологічний вимір; представляйте аргументи обох сторін без займання власної позиції.
Cambridge Analytica та вибори 2016 р.: уникайте однозначних тверджень про “вкрадені вибори” — реальний вплив дискутується у науковій спільноті.
Арабська весна: не зводьте складні соціальні процеси до “революцій у Facebook” — це надмірне спрощення.

Дизайн уроку

Провокація

Варіант А. “Соціальний доказ”

Виведіть на екран два ідентичні твіти / пости з однаковим текстом і зображенням, але різною кількістю лайків: один з 50 лайками, другий з 5 000 лайками.

Запитання:

Який пост здається вам більш переконливим? Чому?
Чи змінилася б ваша відповідь, якби ви знали, що лайки куплені?
Якщо популярність у мережі можна штучно накрутити — чи можна їй довіряти як індикатору суспільної думки?

Методичний коментар:

Провокація відкриває тему “соціального доказу” — когнітивного упередження, за яким люди схильні вважати популярне правильним. Це пряме введення в поняття астротерфінгу і маніпуляції engagement.

Варіант Б. “Від актора до президента”

Запишіть на дошці коротку хронологію:

2015: серіал “Слуга народу” — Зеленський грає вчителя, що стає президентом.
2018: Instagram — активна присутність у соціальних мережах.
31 грудня 2018: оголошення балотування через новорічне привітання на 1+1 (замість привітання чинного президента України).
Квітень 2019: перемога на президентських виборах з 73% голосів.

Запитання: чи є кар’єра Зеленського доказом того, що соціальні мережі демократизують політику — чи навпаки, що медійна популярність може замінити політичний досвід? Де межа між цими інтерпретаціями?

Варіант В. “Лайк чи кулак?”

Два зображення поруч: масовий мітинг 1980-х і скриншот хештегу з мільйоном дописів.

Запитання: що ефективніше змінює реальну політику — фізичний протест чи онлайн-активізм? Чи можуть вони бути взаємодоповнювальними?

Практика

Робота з джерелами: аналіз кейсів.

Учні / учениці обирають один рівень.

Рівень А. Еволюція цифрових виборчих кампаній

Ознайомтеся з наведеними нижче даними та виконайте завдання.

Контекст (підтверджені факти):

Кампанія Барака Обами 2008 р. зібрала рекордну суму через онлайн-пожертви (дані FEC) та першою системно використала Facebook і YouTube для мобілізації молоді. Кампанія Дональда Трампа 2016 р. зробила ставку на Twitter і мікротаргетинг. Кампанія Джо Байдена 2020 р. зібрала рекордний загальний бюджет.

Завдання:

Яку тенденцію ви бачите в еволюції використання цифрових медіа від 2004 до 2020 р.?
Як ви думаєте, яку роль відіграватимуть соціальні медіа на виборах 2028 р.? Обґрунтуйте прогноз, спираючись на наявні тенденції.
Чи означає більший цифровий бюджет кращий результат? Наведіть аргументи “за” і “проти”.

Методичний коментар:

Завдання розвиває навички аналізу тенденцій і прогнозування. Нагадайте учням, що кореляція між бюджетом і результатом виборів не є прямою — Трамп у 2016 р. витратив значно менше за Клінтон, але переміг.

Рівень Б. Кейс Cambridge Analytica: етика та право

Прочитайте опис кейсу (наведений у розділі “Як підготуватися до уроку?”) і заповніть таблицю.

Аспект	Ваша відповідь
Що саме зробила Cambridge Analytica? (факт)
Що в цьому є порушенням закону? Етики? Обох?
Чому Facebook не зупинив це раніше?
Чи могли звичайні користувачі себе захистити? Як?
Яке рішення суду чи регулятора ви вважали б справедливим?

Запитання для рефлексії: чи є принципова різниця між “переконанням” і “маніпуляцією” у виборчій рекламі? Де ви б провели межу?

Методичний коментар:

Важливо уникнути спрощення “Cambridge Analytica = зламані вибори”. Дослідники (зокрема, Кайзер і Дейвіс, 2020) показують, що ефективність мікротаргетингу значно перебільшена самою компанією з комерційних мотивів.

Рівень В. Чому фейки поширюються швидше за правду?

Прочитайте стислий виклад дослідження MIT (Vosoughi et al., 2018, Science):

Дослідники проаналізували 126 000 каскадів поширення новин у Twitter за 2006–2017 рр. Фейкові новини охоплювали значно більше людей, ширше і швидше, ніж правдиві. Різниця пояснюється насамперед людською поведінкою: фейки здавалися новими та несподіваними, тоді як правдиві новини рідше мали ефект “це треба негайно поширити”.

Завдання:

Назвіть не менше трьох психологічних причин, чому фейкові новини поширюються швидше.
Як платформи могли б змінити дизайн своїх продуктів, щоб сповільнити поширення фейків? Запропонуйте конкретні функції.
Оцініть дилему: алгоритм, що пріоритизує “engagement”, і алгоритм, що пріоритизує “достовірність”, дадуть різні результати — і різну прибутковість. Чию відповідальність це є — платформи, рекламодавців, держави чи самих користувачів?

Методичний коментар:

Дослідження MIT стосується Twitter і може не повністю відтворюватись на інших платформах. Заохочуйте учнів ставити питання про обмеження досліджень.

Групова робота. “Лабораторія соціальних медіа” .

Клас обʼєднується у 4 групи.

Група А. Електоральні стратегії — аналіз кампанії Зеленського 2019 р.

Контекст: на президентських виборах 2019 р. в Україні Зеленський отримав 73,22% у другому турі (дані ЦВК України). Його кампанія виділялась нетиповим підходом до комунікації — мінімум традиційних мітингів, активна присутність у соціальних мережах, гумористичний і неформальний тон.

Джерело: ЦВК України. Результати виборів Президента України 2019: https://www.cvk.gov.ua/

Завдання групи:

Визначте три ключові відмінності комунікаційної стратегії Зеленського від традиційних кампаній (наприклад, Порошенка).
Чи можна пояснити перемогу виключно стратегією у соціальних мережах? Які інші фактори слід враховувати?
Розробіть гіпотетичну стратегію для кандидата на посаду мера вашого міста: яку платформу обрати, який тон, який тип контенту?

Група Б. Мобілізація — анатомія хештег-руху.

Завдання: оберіть один із верифікованих кейсів мобілізації: #BlackLivesMatter (США, 2020), #MeToo (глобальний, 2017), або Євромайдан (Україна, 2013–2014).

Проаналізуйте за схемою:

Етап	Платформа	Ключова дія	Результат
Ініціація руху
Вірусне поширення
Координація дій
Медіатизація
Реальні наслідки

Запитання: які умови зробили саме цей рух вірусним? Чи могло те саме статися без соціальних мереж — просто повільніше, чи взагалі ні?

Методичний коментар:

Дослідниця Зейнеп Туфекчі застерігає від переоцінки соціальних мереж: вони полегшують організацію, але “дешева” мобілізація може бути менш стійкою, ніж та, що вимагала тривалої організаційної роботи.

Група В. Формування ідентичності: ехокамери та поляризація.

Завдання: намалюйте схему “ехокамери” для двох уявних користувачів із протилежними поглядами на одне й те саме питання (наприклад, екологічна політика, мовне питання, ставлення до певного закону).

Що кожен із них бачить у своїй стрічці?
Що залишається “за межами” їхнього горизонту?
У якому місці їхні інформаційні бульбашки перетинаються?

Потім: запропонуйте три конкретні кроки, які може зробити:

сама людина — щоб вийти з власної бульбашки;
платформа — щоб зменшити поляризаці;
школа / освіта — щоб формувати стійкість до ехокамер.

Методичний коментар:

Зверніть увагу: деякі дослідники (Guess et al., 2023) ставлять під сумнів, наскільки ехокамери є поширеним явищем — багато людей таки мають різноманітні джерела. Це нормально обговорити з учнями як відкрите наукове питання.

Група Г. Регулювання — де межа свободи слова?

Завдання: ознайомтесь із кейсом блокування акаунтів Трампа (січень 2021 р.) і заповніть таблицю аргументів.

Аргументи “ЗА” блокування	Аргументи “ПРОТИ” блокування

Потім: розробіть власні три принципи, якими має керуватися платформа при модерації акаунтів публічних осіб. Як ці принципи балансують між свободою слова та запобіганням шкоді?

Порівняйте підходи ЄС (DSA) і США (Section 230): у чому принципова різниця в логіці регулювання?

Методичний коментар:

Підкресліть, що це питання не має “правильної” відповіді — воно відображає глибинне напруження між свободою слова та безпекою в демократичному суспільстві.

Симуляція : “Розробка виборчої кампанії” (15 хв)

Сценарій: ви — команда PR-менеджерів кандидатки на посаду міського голови (35-річна підприємиця, мати двох дітей; ключові теми: транспорт, екологія, молодіжна зайнятість). До виборів — 2 місяці.

Завдання команди:

Розподіліть ролі: стратег, контент-менеджер, таргетолог, кризовий менеджер.
Оберіть 2–3 платформи та обґрунтуйте вибір.
Визначте один ключовий меседж кампанії (не більше двох речень).
Розробіть план контенту на перший тиждень.
Опишіть стратегію реагування на один із кризових сценаріїв: негативна інформація від опонента, провальна жива трансляція, вірусний негативний мем.

Обговорення після симуляції:

Які рішення виявились найскладнішими?
Де проходить межа між переконанням і маніпуляцією у вашій кампанії?
Які з запланованих прийомів ви вважаєте етично виправданими?

Методичний коментар:

Ця симуляція свідомо не має “правильної” відповіді. Мета — не навчити виграти вибори, а зрозуміти логіку та виклики цифрових кампаній зсередини.

Прогрес

Твердження	Ні	Частково	Так
Я розумію, як соціальні медіа змінили виборчі кампанії	☐	☐	☐
Я можу пояснити, що таке мікротаргетинг і астротерфінг	☐	☐	☐
Я розумію, чому фейкові новини поширюються швидше за правдиві	☐	☐	☐
Я можу оцінити аргументи щодо регулювання платформ	☐	☐	☐
Я вмію розпізнавати маніпулятивні прийоми в політичному контенті	☐	☐	☐
Я можу сформулювати власну обґрунтовану позицію щодо відповідальності платформ	☐	☐	☐

Завантажити матеріал (PDF)

Урок 31. Електоральні кампанії, мобілізація громадських рухів, формування політичної ідентичності, алгоритми та їхній вплив на суспільну думку

Робочий аркуш учнів і учениць

Провокація

Перед вами два ідентичні пости — один з 50 лайками, другий з 5 000 лайками.

Який із них здається вам більш переконливим? Чому?
Якби ви дізналися, що лайки куплені — як би це змінило вашу довіру до посту?
Що це говорить про те, як ми оцінюємо достовірність інформації онлайн?

________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Практика

Завдання 1. Аналіз кейсу (рівень на вибір)

Ваш рівень: ☐ А (Еволюція кампаній) ☐ Б (Cambridge Analytica) ☐ В (Поширення фейків)

Ваш рівень: ____________

Питання	Ваша відповідь
Головний факт кейсу
Що мене здивувало
Що це означає для демократії
Що я хотів би дізнатися більше

Завдання 2. Розпізнавання маніпуляцій (ключова компетентність).

Перед вами типові прийоми маніпуляції в онлайн-просторі. Наведіть до кожного приклад із реального досвіду або придумайте гіпотетичний.

Прийом	Визначення	Ваш приклад
Астротерфінг	Штучна імітація масової підтримки через ботів та фейкові акаунти
Емоційний клікбейт	Заголовки, спрямовані на провокування гніву / страху замість інформування
Вирвані з контексту факти	Правдивий факт, що подається без необхідного пояснення
“Соціальний доказ”	Маніпулювання кількістю лайків / підписників для підвищення довіри

Який із цих прийомів, на вашу думку, є найнебезпечнішим? Чому?

Завдання 3. Симуляція кампанії (ключова компетентність)

Ваша роль у команді: ☐ Стратег ☐ Контент-менеджер ☐ Таргетолог ☐ Кризовий менеджер

Ключовий меседж вашої кампанії (1–2 речення):

Платформа та аудиторія, на яку орієнтуєтесь:

Тип контенту для першого тижня:

Ваша кризова стратегія (один сценарій):

Рефлексія: де у вашій стратегії є ризик перейти від переконання до маніпуляції?

Завдання 4. Власна позиція (ключова компетентність).

“Чи повинні соціальні мережі мати право блокувати акаунти чинних президентів та інших публічних осіб?”

☐ Так — і ось чому: ________________________________
☐ Ні — і ось чому: ________________________________
☐ Залежить від обставин, зокрема: ________________________________

Назвіть один аргумент, який змушує вас сумніватися у вашій позиції:

Прогрес

Твердження	Ні	Частково	Так
Я розумію, як соціальні медіа змінили виборчі кампанії	☐	☐	☐
Я можу пояснити, що таке мікротаргетинг і астротерфінг	☐	☐	☐
Я розумію, чому фейкові новини поширюються швидше за правдиві	☐	☐	☐
Я можу оцінити аргументи щодо регулювання платформ	☐	☐	☐
Я вмію розпізнавати маніпулятивні прийоми в політичному контенті	☐	☐	☐
Я можу сформулювати власну обґрунтовану позицію щодо відповідальності платформ	☐	☐	☐

Рефлексія:

Найбільше відкриття цього уроку: ________________________________
Як я змінюю свою поведінку в соціальних мережах після цього уроку: ________________________________
Питання, яке залишилося відкритим: ________________________________

Джерела та ресурси

Наукові дослідження

Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146–1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
Howard, P. N., et al. (2011). Opening Closed Regimes: What Was the Role of Social Media During the Arab Spring? https://pitpi.org/

Парламентські та регуляторні документи

UK Parliament DCMS Committee (2019). Disinformation and ‘fake news’: Final Report. https://publications.parliament.uk/pa/cm201719/cmselect/cmcumeds/1791/1791.htm
Federal Trade Commission (2019). FTC Imposes $5 Billion Penalty on Facebook. https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2019/07/ftc-imposes-5-billion-penalty-facebook
European Commission. Digital Services Act. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digital-services-act-package

Медіарозслідування (першоджерела)

Cadwalladr, C. & Graham-Harrison, E. (2018). Revealed: 50 million Facebook profiles harvested. The Guardian. https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election
The Wall Street Journal. The Facebook Files (2021). https://www.wsj.com/articles/the-facebook-files-11631713039

Статистичні та аналітичні ресурси

Pew Research Center (медіа та суспільство): https://www.pewresearch.org/topic/news-habits-media/
Wesleyan Media Project (виборча реклама): https://mediaproject.wesleyan.edu/
Federal Election Commission (фінанси кампаній США): https://www.fec.gov/
ЦВК України (результати виборів): https://www.cvk.gov.ua/
Reuters Institute Digital News Report 2023: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2023
Facebook Transparency Center: https://transparency.fb.com/

Теоретичні праці

Tufekci, Z. Twitter and Tear Gas: The Power and Fragility of Networked Protest. Yale University Press, 2017.
Zuboff, S. The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs, 2019.
O’Neil, C. Weapons of Math Destruction. Crown, 2016.

Українські ресурси

Детектор медіа (медіакритика): https://detector.media/
StopFake (фактчекінг): https://www.stopfake.org/
VoxCheck (перевірка заяв): https://voxcheck.voxukraine.org/

Документальні фільми

The Great Hack (Netflix, 2019) — розслідування скандалу Cambridge Analytica
The Social Dilemma (Netflix, 2020) — про маніпулятивні механізми платформ
Coded Bias (2020) — про упередженість алгоритмів та їх суспільні наслідки

Практичні інструменти

Facebook Ad Library (база політичної реклами): https://www.facebook.com/ads/library/
Bot Sentinel (виявлення ботів у Twitter/X): https://botsentinel.com/