Деструктивное информационно-психологическое воздействие в социальных сетях

В статье рассматривается задача выявления деструктивного информационногуманитарного воздействия в социальных сетях. Отмечается, что проблемы, связанные с оперативным выявлением фактов деструктивного информационного воздействия являются предпосылками для разработки и совершенствования методов и средств выявления таких воздействий в социальных сетях. Для понимания социальной динамики групп социальных сетей рассмотрены: коммуникационная модель, предложенная Теодором Ньюкомбом, «планарная карта» Курта Левина, теория когнитивного баланса Фрица Хайдера. Проанализированы документы ООН по противодействию использования сети интернет в экстремистских целях и целях радикализации. Рассматривается роль когнитивного подхода к анализу сообщений социальных сетей и основные сценарии, реализуемые акторами влияния в текстах, направленных на разные аудитории. В исследовании излагается системный подход в отношении задачи проектирования мультиагентной платформы. Особое внимание уделяется блоку анализа паттернов пользовательских сообщений в социальных сетях, как с позиции математического моделирования, так и с позиции социальной динамики. Приводится описание архитектуры и методов мультиагентной системы выявления деструктивного информационно-гуманитарного воздействия. Система состоит из интерфейса администрирования, подсистем администрирования мультиагентной системы и управления агентами, агентов кластеризации, анализа сетевых сообщений и дисперсионного анализа. Приведено описание основных блоков агентов и подсистем.

1. Казарин О.В., Скиба В.Ю., Шаряпов Р.А. Новые разновидности угроз международной информационной безопасности. Вестник РГГУ. Серия: Документоведение и архивоведение. Информатика. Защита информации и информационная безопасность. 2016;1(3):54-72.

2. Cartwright D., Zander A. Group dynamics: Research and theory. London: Tavistock, 1953.

3. Заречнев В.А. Статистическое моделирование. Методы, алгоритмы, реализация. – Киров: изд-во ВятГГУ. 2004.

4. Iskhakova A., Iskhakov A., Meshcheryakov R. Research of the estimated emotional components for the content analysis. Journal of Physics: Conference Series. Vol. 1203, Is. 1. Article no. 012065.

5. Сушко В.А. Метод социометрии и анализ социальных сетей: Учебное пособие. М.: «КДУ», «Университетская книга». 2017.

6. Newcomb T.M. An approach to the study of communicative acts. Psychological Review. 1953;60:293-304.

7. Ясницкий А. К истории культурно-исторической гештальтпсихологии: Выготский, Лурия, Коффка, Левин и др. PsyAnima, Dubna Psychological Journal – Психологический журнал Международного университета природы, общества и человека «Дубна». 2012;1:60-97.

8. Heider F. Social perception and phenomenal causality. Psychological Review. 1944;51:358- 374.

9. Weimann G. www.terror.net: How Modern Terrorism Uses the Internet. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.usip.org/publications/2004/03/wwwterrornet-how-modernterrorism-uses-internet (дата обращения: 07.09.2019).

10. . Градосельская Г.В. Группировка политически активных сообществ в Facebook методом зерновой кластеризации. 2014. [Электронный ресурс]. – URL: http://wciom.ru/fileadmin/file/nauka/grusha2015/s2_2/gradoselskaya.pdf (дата обращения: 03.09.2019).

11. Охапкина Е.П., Охапкин В.П. Подходы к кластеризации групп социальной сети. Компьютерные исследования и моделирование. 2015;7(5):1127-1139.

12. Использование Интернета в террористических целях. Управление Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности. Нью-Йорк, 2013:164. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.unodc.org/documents/terrorism/Publications/Use_of_Internet_for_Terrorist_ Purposes/Use_of_the_internet_for_terrorist_purposes_Russian.pdf (дата обращения 31.08.2019).

13. Чернышова Т.В. Тексты СМИ в ментально-языковом пространстве современной России. Науч. Ред. И предисл. Н.Д. Голева. Изд. 4-е. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013.

14. Маннинг К.Д., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2014.

15. Охапкина Е.П., Тарасов А.А. Иерархические агломеративные методы классификации сообществ социальной сети в задачах информационной безопасности. Информация и Безопасность. 2015;18(3):388-391.