ИСПОЛЬЗОВАНИЕ  ЗНАКОВЫХ  ГРАФОВ  ДЛЯ  МОДЕЛИРОВАНИЯ  РАСПРОСТРАНЕНИЯ  ВЛИЯНИЯ  В  ВИРТУАЛЬНЫХ  СОЦИАЛЬНЫХ  СЕТЯХ  С  ДЕВИАНТНЫМ  ПОВЕДЕНИЕМ  ЕЕ  УЧАСТНИКОВ

Савва  Юрий  Болеславович

канд.  техн.  наук,  доцент  Государственного  Университета  —  Учебно-научно-производственного  комплекса,  РФ,  г.  Орел

Е-mail: 

THE  USE  OF  THE  SIGNED  GRAPHS  FOR  MODELING  THE  PROPAGATION  OF  INFLUENCE  IN  VIRTUAL  SOCIAL  NETWORKS  WITH  DEVIANT  BEHAVIOR  OF  ITS  MEMBERS

Yuri  Savva

Ph.  D.  in  computer  sciences ,  associate  professor  of  State  University  —  Education-Science-Production  Complex,  Russia,  Orel

АННОТАЦИЯ

Для  анализа  возможных  изменений  в  поведении  участников  виртуальных  социальных  сетей,  которые  подвергаются  деструктивным  воздействиям,  предлагается  использовать  модель  подобной  сети,  представленной  в  виде  знакового  графа.  На  основе  анализа  знакового  графа  предлагается  вырабатывать  стратегии  противодействия  деструктивным  воздействиям.

ABSTRACT

For  the  analysis  of  possible  changes  in  behavior  of  participants  of  virtual  social  networks  who  are  exposed  to  destructive  influences,  it  is  offered  to  use  model  of  the  similar  network  presented  in  the  form  of  the  sign  count.  On  the  basis  of  the  analysis  of  the  sign  count  it  is  offered  to  develop  strategies  of  counteraction  to  destructive  influences.

Ключевые  слова:  виртуальные  социальные  сети;  девиантное  поведение;  деструктивное  воздействие;  знаковые  графы;  модели.

Keywords:  virtual  social  networks;  deviant  behavior;  destructive  impact;  signed  graphs;  models.

Особенностью  информационной  эпохи  является  увеличение  социальной  интеграции  людей  за  счет  использования  прогресса,  достигнутого  в  развитии  средств  и  инструментов  информационно-коммуникационных  технологий,  Интернета,  и  виртуальных  социальных  сетей.  Высокая  степень  доступности  и  открытости  виртуальных  социальных  сетей  превратила  их  в  эффективное  средство  распространения  информации,  представленной  в  различных  текстовых,  аудио  и  видео  форматах.

Однако,  как  отмечено  в  [3,  с.  99],  с  ростом  компьютеризации,  расширением  применения  новых  информационных  технологий,  несомненно,  будут  увеличиваться  масштабы  чрезмерного  (патологического)  использования  Интернета,  число  Интернет-аддиктов,  разновидности  девиантного  поведения  в  Сети,  а,  следовательно,  возрастать  острота  и  актуальность  этой  непростой  моральной,  психологической  и  социальной  проблемы.  При  этом,  среди  отрицательных  эффектов,  одним  из  важнейших  является  увеличение  возможностей  влияния  на  массы  людей  для  управления  ими,  воздействуя  на  психику  человека  и  манипулируя  его  сознанием  [2.  с.  14].

Каждая  виртуальная  социальная  сеть  математически  представляет  собой  граф,  именуемый  социальным  графом.  Вершины  этого  графа  представляют  собой  множество  различных  участников  —  людей  и  организаций,  а  дуги  —  средства  передачи  данных  телекоммуникационных  систем.  Некоторые  подходы  к  анализу  информационного  влияния  пользователей  в  социальных  сетях  рассмотрены  в  работе  [1],  в  которой  отмечено,  что  в  большинстве  проанализированных  моделей  рассматриваются  правила  взаимодействия  участников,  но,  что  касается  самой  сети  влияния  в  целом  и  ее  свойств,  результаты  анализа  этих  моделей  отражают  очень  немногое.

Для  анализа  возможных  изменений  в  поведении  участников  виртуальных  социальных  сетей,  которые  подвергаются  деструктивным  воздействиям  с  целью  побуждения  их  к  девиантному  поведению,  а  также  разработки  вариантов  стратегии  противодействия  этим  воздействиям,  нами  разработана  модель  распространения  влияния  в  подобной  сети,  представленной  в  виде  знакового  графа  на  рисунке  1. 

Рисунок  1.  Знаковый  граф  для  анализа  распространения  влияния  в  виртуальной  социальной  сети  с  девиантным  поведением  ее  участников

Наиболее  важные  для  этой  модели  параметры  представлены  в  виде  соответствующих  вершин  графа:

1  —  множество  рядовых  участников  виртуальной  социальной  сети;

2  —  множество  рядовых  участников  виртуальной  социальной  сети,  отличающихся  девиантным  поведением;

3  —  количество  деструктивных  воздействий;

4  —  внешние  и  внутренние  угрозы  обществу,  для  преодоления  которых  необходима  объективная  информация;

5  —  общественное  мнение  против  деструктивного  влияния  и  девиантного  поведения;

6  —  бюджетные  ограничения;

7  —  затраты  общества  на  организацию  противодействия  деструктивного  влияния,  профилактику  и  ликвидацию  последствий  девиантного  поведения;

8  —  множество  лиц  и  организаций,  противодействующих  деструктивному  влиянию;

9  —  количество  положительных  последствий  от  организованного  противодействия  деструктивному  влиянию;

10  —  лица  и  организации  (формальные  и  неформальные),  реализующие  деструктивное  влияние  на  участников  виртуальных  социальных  сетей.

Непосредственное  влияние  указанных  параметров  друг  на  друга  отражается  направленными  стрелками.  При  этом  дуги,  отражающие  усиление  влияния  (позитивное  или  негативное)  параметра  i  на  параметр  j,  отмечены  знаком  «+»,  а  дуги,  отражающие  уменьшение  такого  влияния,  соответственно,  отмечены  знаком  «–». 

Контуры,  образованные  в  знаковых  графах,  представляют  собой  контуры  обратной  связи.  Отметим,  что  контуры,  усиливающие  отклонение  от  текущего  состояния,  характеризующего  поведение  участников  виртуальной  социальной  сети,  можно  определить,  пользуясь  следующим  утверждением,  справедливость  которого  доказана  в  работе  [4,  с.  165]:  «Контур  усиливает  отклонение  тогда  и  только  тогда,  когда  он  содержит  четное  число  отрицательных  дуг  (в  противном  случае  это  контур  противодействующий  отклонению),  а  отсутствие  в  контуре  отрицательных  дуг  также  приводит  к  усилению  отклонения».  Заметим,  что  отсутствие  отрицательных  дуг  в  контуре  также  приводит  к  усилению  отклонения  моделируемой  сети  от  равновесного  состояния.  В  этом  случае  улучшение  или  ухудшение  состояния  зависит  от  смысла  параметров,  входящих  в  такой  контур.  Таким  образом,  наличие  в  графе  множества  контуров,  как  усиливающих  отклонение  состояния  сети  от  равновесного,  так  и  противодействующих  этому  отклонению  приводит  к  тому,  что  это  состояние  становится  неустойчивым.  В  этом  случае  состояние  сети  будет  совершать  колебания  в  зависимости  от  того,  значения  каких  параметров  и  как  будут  изменяться  под  воздействием  различных  факторов.

В  представленной  в  виде  знакового  графа  модели  имеется  пять  контуров.

Контур  параметров  {2-3-5-2}  содержит  две  отрицательных  дуги.  Анализ  этого  контура  показывает,  что  увеличение  количества  деструктивных  воздействий  негативно  влияет  на  общественное  мнение,  под  воздействием  которого  уменьшается  количество  рядовых  участников  виртуальной  социальной  сети,  отличающихся  девиантным  поведением. 

Контур  параметров  {5-6-7-8-9-4-5}  также  содержит  две  отрицательных  дуги.  Он  показывает,  что  наличие  бюджетных  ограничений  снижает  затраты  общества  на  организацию  противодействия  деструктивного  влияния,  профилактику  и  ликвидацию  последствий  девиантного  поведения,  что  усиливает  тенденцию  к  снижению  количества  положительных  последствий  от  организованного  противодействия  деструктивному  влиянию,  а,  в  итоге,  ведет  к  нарастанию  внешних  и  внутренних  угроз  обществу  и  увеличивает  напряжение  в  нем.

Контуры  параметров  {2-3-5-6-7-8-9-2}  и  {2-3-5-6-7-8-9-4-2}  содержат  по  три  отрицательных  дуги.  Анализ  взаимного  влияния  параметров,  входящих  в  эти  контуры,  показывает,  что  увеличение  количества  совершаемых  деструктивных  воздействий  приводит  к  тому,  что  обществу  необходимо  увеличивать  финансирование  мероприятий  по  противодействию  деструктивному  влиянию,  профилактике  и  ликвидации  последствий  девиантного  поведения.

Контуров,  не  содержащих  отрицательных  дуг,  в  представленном  знаком  графе  нет.

Отметим,  что  ряд  параметров,  включенных  в  рассматриваемую  модель,  обладает  естественными  ограничениями  (например,  параметры  6—8).  В  то  же  время  количество  лиц  и  организаций  (формальных  и  неформальных),  реализующих  деструктивное  влияние  на  участников  виртуальных  социальных  сетей  (параметр  10)  со  временем  не  уменьшается,  а  увеличивается  в  силу  наличия  сил,  стремящихся  дестабилизировать  обстановку  в  России  и  обладающих  для  этого  значительными  материальными  и  финансовыми  ресурсами.

Предложенную  модель  виртуальной  социальной  сети  можно  использовать  для  выработки  вариантов  стратегий  противодействия  деструктивным  воздействиям  путем:

·     изменения  значений  параметров  модели;

·     добавления  новых  вершин  (параметров)  и  соединения  их  с  имеющимися  вершинами  графа;

·     добавления  новых  дуг  между  имеющимися  вершинами  графа;

·     изменения  знаков,  приписанных  дугам;

·     добавления  компенсирующих  контуров,  усиливающих  или  уменьшающих  отклонения  состояния  моделируемой  сети;

·     включения  в  контуры  новых  вершин  (параметров)  с  целю  изменения  влияния  этих  контуров  на  состояние  моделируемой  сети.

Список  литературы:

1.Алекперова  И.Я.  О  некоторых  подходах  к  анализу  информационного  влияния  пользователей  в  социальных  сетях  //  Информационное  общество.  —  2012.  —  №  3.  —  С.  31—38.

2.Савва  Ю.Б.  Об  объектно-ориентированном  подходе  к  моделированию  информационных  воздействий  при  ведении  противоборства  в  компьютерных  сетях  /  Ю.Б.  Савва  //  Перспективы  развития  информационных  технологий:  сборник  материалов  ХХ  Международной  научно-практической  конференции  /  Под  общ.  ред.  С.С.  Чернова.  Новосибирск:  ЦРНС,  2014.  —  С.  14—19.

3.Финогеева  Э.А.,  Савва  Ю.Б.  Девиантологические  аспекты  самореализации  современной  молодежи  в  сети  Интернет  /  Э.А.  Финогеева,  Ю.Б.  Савва  //  Информационные  системы  и  технологии.  —  2010.  —  №  6  (62).  —  С.  99—105.

4.Maruyama  M.  The  Second  Cybernetics:  Deviations-Amplifying  Mutual  Causual  Processes  //  American  Scientist.  —  1963.  —  №  51.  —  P.  164—179.