Данная работа представляет собой комплексный трехмерный анализ фейков в сравнении с настоящими новостями. Целью исследования стало сопоставление правдивых и ложных новостей как части медиа-дискурса с точки зрения их связности. Материалом исследования послужили статьи из «USA Today», «The Guardian» и «Reuters» в качестве проверенных источников, а также из «NewsPunch», «Gateway Pundit» и «VAERS» в качестве источников фейков. Три типа связности - семантическая, прагматическая и синтаксическая - исследуются вместе в едином комплексном подходе, при котором термин «связность» интерпретируется в целом как способность медиатекстов обнаруживать семантические, тематические, связи, а также прагматичесские связи с автором и аудиторией и синтаксические в виде гипертекстовых и мультимодальных элементов в медиадискурсе. Среди семантических характеристик анализируются номинации, их значения и связи с реальными объектами, которые говорящий актуализирует для составления текста. Прагматические черты объединяют текст с его автором и аудиторией и проявляются в цитатах и эмоциональных реакциях. Синтаксические параметры включают в себя более формальные, структурные характеристики, в большей степени технические ссылки на некоторые внешние ресурсы, которые говорящий реализует для связи с другими компонентами медиадискурса, например фото, видео или веб-страницами. Результатом исследования стало подтверждение следующей гипотезы: чем большей связностью обладает статья, тем более она правдива. Настоящее исследование способствует улучшению процесса обнаружения ложных новостей и в перспективе создает основу для создания алгоритмов автоматического распознавания фейков.