Беручи до уваги останні події в нашій країні, можна стверджувати, що мережа Інтернет поступово стала джерелом загроз інформаційній безпеці людини, суспільства, держави, оскільки поширення у глобальній мережі сумнівного та необ’єктивного контенту разом із технологіями інформаційно-психологічного впливу на свідомість індивідів може сприяти виникненню у суспільстві невдоволення діючою державною владою, міжнаціональних конфліктів, соціальної агресії тощо. Метою дослідження є огляд методів орієнтованих на підвищення достовірності виявлення негативних інформаційно-психологічних впливів у соціальних інтернет-сервісах шляхом здійснення автоматизованого аналізу текстового контенту. Методи дослідження. В ході дослідження використовувалися методи теорії аналізу соціальних мереж (Social Network Analysis, SNA), методи обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP), методи машинного навчання (Machine Learning), в тому числі глибокого навчання (Deep Learning). Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в роботі вперше запропоновано метод застосування моделей глибокого навчання до задачі аналізу тональності текстових даних, який відрізняється від існуючих своєю структурою, що дозволяє підвищити точність виявлення інформаційно-психологічних впливів у контенті соцільних мереж. Висновки. Результати дослідження можуть бути використані при подальшій розробці засобів автоматизованого виявлення негативних інформаційно-психологічних впливів.