ФАКТОРЫ СЕТЕВОЙ МОБИЛИЗАЦИИ А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ Институт проблем регистрации информации Национальной Академии наук Украины XII международная научно-практическая.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Лекция 2 Часть I: Многомерное нормальное распределение, его свойства; условные распределения Часть II: Парная линейная регрессия, основные положения.
Advertisements

Лекция «Модели информационных потоков» ЛАНДЭ Д.В., д.т.н., профессор НТУУ «КПИ», ведущий научный сотрудник ИПРИ НАН Украины Летняя школа Компьютерной лингвистики.
1 Основы надежности ЛА Надежность сложных систем.
Чтобы выжить, организация должна сохранять устойчивость. Для этого организация развивает и сохраняет свои структуру и культуру. Сотрудники организации.
Презентация к уроку по алгебре (10 класс) на тему: Презентация. Применение математической статистики в школе.
Математические модели Динамические системы. Модели Математическое моделирование процессов отбора2.
ДАТ
Обработка и представление результатов измерений. Оценка случайной погрешности измерений Полученные при непосредственном измерении величины неизбежно содержат.
ВЫПОЛНИЛА: ДУРНОВА М.. Интегральная оценка риска это получение из совокупности главных событий некоторых количественных параметров, которые могут охаракте­ризовать.
УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ЕГЭ.
© ElVisti Лекция 6 Математические модели информационных потоков Дмитрий Владимирович ЛАНДЭ МЕЖДУНАРОДНЫЙ СОЛОМОНОВ УНИВЕРСИТЕТ.
Выравнивание статистических рядов. Во всяком статистическом распределении неизбежно присутствуют элементы случайности, связанные с тем, что число наблюдений.
Александров А.Г ИТО Методы теории планирования экспериментов 2. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем 3. Тактическое.
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижневартовский.
Метод выявления неявных связей объектов Снарский А.А., Ландэ Д.В., Женировский М. И. НТУУ «Киевский политехнический институт», Информационный центр «ЭЛВИСТИ»,
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МОДЕЛЕЙ В ФОРМЕ ГРАФА. ГИПЕРТЕКСТ КАК ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ.
Лекция «Основы концепции Complex Networks и ее примененений» ЛАНДЭ Д.В., д.т.н., профессор НТУУ «КПИ», ведущий научный сотрудник ИПРИ НАН Украины Летняя.
СетеваяЭкономика. 2 Внутренняя динамика интернета.
Стандартные распределения и их квантили Стандартные распределения В статистике, эконометрике и других сферах человеческих знаний очень часто используются.
Транксрипт:

ФАКТОРЫ СЕТЕВОЙ МОБИЛИЗАЦИИ А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ Институт проблем регистрации информации Национальной Академии наук Украины XII международная научно-практическая конференция «ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ-2012»

СЕТЕВАЯ МОБИЛИЗАЦИЯ Социальные сети сегодня вызывают больший интерес, в частности потому, что в процессе развития они приобретают качественно новые свойства, среди которых следует выделить способность к проведению сетевой мобилизации. Сетевая мобилизация обычно рассматривается как средство объединения усилий участников социальных сетей для решения некоторых проблем, например, организации массовых выступлений, отражения агрессии, помощи пострадавшим и т.п. Вопросы сетевой мобилизации были актуальными всегда. Сегодня с вопросами сетевой мобилизации ассоциируются преимущественно социальные сети в Интернете, которые все чаще выступают как средства информационного управления и манипулирования людьми, обществом.

ВОСПРИЯТИЕ И РЕПУТИЦИЯ Общеизвестно, что восприятие, перцепция (от лат. perceptio) - это познавательный процесс, формирующий субъективную картину мира. Возможность влияния в социальной сети зависит от репутации тех, кто оказывает влияние. Репутация оказывающего влияние рассматривается как некоторая весовая величина, которая растет, если выбор объекта влияния (участника) совпадает с тем, что от него ожидает оказывающий влияние, или снижается при неэффективном управлении. Т.е. репутация влияет на уровень восприятие объектом того, кто оказывает влияние.

ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ Возможности сетевой мобилизации зависят от: структуры сети, ее топологии, параметров, динамики информации, циркулирующей в ней; возможности и вероятности восприятия информации узлами сети; возможности преобразования/переработки информации в узлах сети; возможности восстановления связей в сети после деструктивного воздействия на них, а также учета скрытых (латентных) связей, не включенных в заданную изначально в явном виде топологию сети.

СТРУКТУРА И ТОПОЛОГИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ Возможности сетевой мобилизации напрямую связаны с такими свойствами сетей, как связность, кластеризация, средний кратчайший путь между вершинами и т.п. Важной характеристикой сети является функция распределения степеней узлов P(k), которая определяется как вероятность того, что узел i имеет степень k. Сети со степенным распределением степеней связности узлов называют безмасштабными (scale-free). Именно безмасштабное распределение часто наблюдается у реально существующих социальных сетях. Известно, что безмасштабные сети достаточно толерантны к случайным атакам, разрушению случайных узлов.

ФЕНОМЕНЫ СЛОЖНЫХ СЕТЕЙ «Малые миры». Сетевые структуры, соответствующие свойствам малых миров имеют следующие типичные свойства: малая средняя длина пути и большая кластеризации (что присуще сетям с регулярной структурой). «Слабые связи». Существует класс социальных сетей, обладающих так называемыми «слабыми» связями, например, сети отношений с дальними знакомыми и коллегами. Если слабые связи проигнорировать, то сеть распадется на отдельные фрагменты. «Клуб богатых». Во многих социальных сетях наблюдается такая тенденция, как хорошая связность между узлами- концентраторами. Это явление, известное под названием элитарность (или феномен «клуб богатых» – rich-club phenomenon). «Структура сообщества». Социальные сети характеризуются наличием так называемой «структуры сообщества», т.е. существуют группы узлов-агентов, которые имеют высокую плотность ребер между собой, при том, что плотность ребер между отдельными группами – низкая...

ЦЕННОСТЬ СЕТИ С точки зрения возможности мобилизации в сети применяют понятие ценности сети как это потенциальная доступность участников сети (узлов, агентов), с которыми любой может связаться в случае необходимости. Д. Сарнов определил, что ценность сетей общественного вещания растет пропорционально количеству слушателей n. Р. Меткалф определил, что ценность социальной сети растет как n (n – 1) так как каждый агент социальной сети может быть связан с n – 1 другими агентами. Д. Род прибавил к выражению ценности социальной сети еще одну составляющую, связанную с объединением агентов сети в группы. Эта составляющая равна 2 n – n – 1 и определяется как количество подмножеств множества из n агентов за исключением единичных элементов и пустого множества. Известны оценки ценности сети как n log 2 (n).

ВЫЯВЛЕНИЕ ЛАТЕНТНЫХ СВЯЗЕЙ В реальной ситуации связь между объектами можно рассматривать как вероятностную. Соответственно можно перейти к «матрице нечетких связей», элементами которой являются вероятности связи между объектами. Предусматривается, что p ij – оценка вероятности связи объектов i и j. В общем случае предусматривается, что эта оценка экспертная, не зависимая от других узлов сети. Эти оценки можно было бы уточнить, учитывая не только прямые связи, но и их связи через третьи, четвертые и т.д. узлы. Допустимо, что узлы 1 и 2, связанные непосредственно друг с другом, а также через узел 3. Соответствующие оценки вероятностей связей составляют p 12, p 13. Тогда уточненная оценка вероятности связи между узлами 1 и 2 в том числе через узел 3 составляет: p 12 =1-(1-p 12 )(1-p 13 p 23 ).

Можно также оценить вероятность с учетом связей через 4-й, 5-й и так далее узлы, модифицировав функцию расчета таким образом: Полученная матрица будет отражать не только явные связи, выраженные оценками вероятности, но и связи 2-го, 3-го и т.д. уровней. ВЫЯВЛЕНИЕ ЛАТЕНТНЫХ СВЯЗЕЙ Формула учета всех связей через третьи узлы имеет вид:

МОДЕЛЬ, ЗАВИСЯЩАЯ ОТ ВОСПРИЯТИЯ Построена модель распространения мобилизационных идей в сети, построенная на основе концепции клеточных автоматов. Клетка может быть в одном из пяти состояний: 0 – идея не дошла до клетки (клетка окрашивается в белый цвет); 1 – «свежая идея» (клетка окрашивается в черный цвет); 2 – 4 устаревшие сведения (клетки, окрашенные в оттенки серого). Правила: - изначально все поле состоит из белых клеток за исключением одной – черной, которая первой «приняла» идею; - белая клетка может перекрашиваться только в черный цвет или оставаться белой (она может принимать идею или оставаться «в неведении»); - белая клетка перекрашивается с некоторой наперед заданной вероятностью p (важнейший параметр модели – вероятность восприятия) в ее окрестности есть хотя бы одна черная клетка; - если клетка черная или серая, то она перекрашивается в более светлый оттенок серого или белый цвет (происходит забывание идеи).

ПРОЦЕСС ЭВОЛЮЦИИ

РАСПРОСТРАНЕНИЕ ИДЕИ Эксперименты показывают типичные зависимости количества черных клеток от шага эволюции и вероятности (р) принятия идеи отдельными клетками (различные кривые): Быстрый рост и последующие колебания вокруг некоторых уровней насыщения наблюдаются при высокой вероятности принятия идей 30%, 35% и 40 % и более. При меньших вероятностях 25% и мпенее идеи сети не становятся мобилизационными и быстро забываются.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ Возможности преобразования/переработки информации учасниками сети при взаимодействии с другими агентами являются определяющими для обеспечения живучести мобилизационной идеи, которая, в свою очередь, во многом определяет эффективность (а иногда и возможность) всей сетевой мобилизации. В реальности таким преобразованием информации могут быть ее пересказы, расширенные или сокращенные изложения, ссылки, упоминания фрагментов и т.п. Если социальные сети позволяют осуществлять информационное управление (манипулирование, скрытое управление), то неизбежно возникает и (двойственная) задача – анализ и обеспечение информационной безопасности таких сетей и защиту ее отдельных компонент от подобных воздействий.

Спасибо за внимание!