კვლევის მეთოდოლოგია

კვლევის საწყის ეტაპზე, Disinfoobserver (ISFED)-ის დახმარებით მოხდა ისეთი პოპულარული დახურული ჯგუფების, ანონიმური მომხმარებლებისა და გვერდების გამოყოფა, რომლებიც ყველაზე ხშირად ავრცელებენ დეზინფორმაციას. აღნიშნული დაკვირვების საფუძველზე შეიქმნა საძიებო სიტყვების სისტემა, რომელთა გამოყენებითაც, IBEX ხელსაწყოს დახმარებით, ვიპოვეთ 809 ნეგატიური 609 პოზიტიური მესიჯების შემცველი პოსტი. მონაცემთა ორგანიზების მიზნით, გამოყენებულ იქნა Python-ის პროგრამული ენა, რომლის საშუალებითაც მოხდა IBEX-ით მოპოვებული მონაცემების დახარისხება. მოპოვებული ინფორმაცია დამუშავდა Pandas ბიბლიოთეკით.