http://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=a0a1fbc0-a25f-4b31-a768-f1ed1cd6925e&print=1
© 2024 Российская академия наук
Предложенные сотрудниками Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН и Московского физико-технического института решения позволят сделать интернет-общение более эффективным и безопасным. В том числе разработки помогут создать механизмы для предотвращения конфликтов и распространения вредных влияний в сети.
Современные электронные социальные сети существенно изменили способы получения информации, общения и взаимодействия людей друг с другом. Теперь каждый сам выбирает источники получения данных и ориентируется, чьему мнению доверять.
Специалисты стремятся понять механизмы того, как социальные сети влияют на распространение информации и на формирование убеждений — как отдельных пользователей, так и целых интернет-сообществ. Понимание этих процессов поможет обеспечить безопасность участников сетевого взаимодействия и создаст условия для развития таких коммуникаций.
Двигаясь в указанном направлении, математики из МФТИ и ИПУ РАН исследовали, как могут развиваться модели с пространствами мнений из трёх и более элементов при различных возмущениях извне.
Научная работа опубликована в Advances in Systems Science and Applications (ASSA) — международном академическом онлайн-журнале, который посвящён вопросам управления процессами и системами. Исследование проводилось при поддержке Российского научного фонда (проект 22-71-00075 «Разработка математических моделей и методов описания процессов социального влияния в эпоху Интернета и социальных сетей»).
«Ранее мы изучили случаи, когда пространство мнений состоит из двух элементов. Эта модель хорошо работает, например, для двухпартийных выборов, но в действительности есть и другие мнения. Например, нейтральное, “против всех” или за другого кандидата. Такие системы более реалистичны, но и более сложны. Нам удалось найти алгоритм, чтобы рассчитать состояние равновесия, к которому придет система из трёх или более мнений после того, как каким-либо образом было произведено её возмущение», — объяснил первый автор исследования, доцент кафедры высшей математики МФТИ и старший научный сотрудник ИПУ РАН Иван Козицин.
Он уточнил, что в реальности системы пространств мнений, сформированные в социальных сетях, подвержены воздействию гораздо большего количества факторов. Ввиду этого в процессе решения требуется вводить дополнительные параметры и накладывать ограничения. Поэтому в настоящее время удалось рассчитать только специальные семейства задач.
Как пояснили учёные, в основе вычислений — прежде разработанная Иваном Козициным и введённая им в научный оборот модель SCADRO (Stochastic Conditional Arranged Discrete Opinions — «случайные условно ранжированные дискретные мнения»).
Эта модель рассматривает влияние одного мнения на другое с помощью специальных «таблиц переходов». В них приведены значения, которые описывают, с какой вероятностью и на какое мнение поменяется исходное убеждение человека в зависимости от того или иного события.
![Решена проблема Лебедя, Рака и Щуки в соцсетях 1-1.jpg (jpg, 50 Kб)](/FStorage/Download.aspx?id=a7cb28ac-9541-429e-942e-d8837dc7bc71)
Затем на втором этапе исследователи применили алгоритм аппроксимации среднего поля — то есть замену множества более-менее вероятных исходов областью средних значений. Таким образом аналитики получают возможность описать систему при помощи дифференциальных уравнений. Это упрощает решение задачи, делая его вычислительно менее затратным.
В результате благодаря модели SCARDO в применении к системам, где изначально присутствуют три и более мнения, специалисты получили возможность точнее описать, как меняются убеждения пользователей в соцсетях. В частности, новый алгоритм позволит изыскать выход в ситуациях, когда разные части сообщества, подобно Лебедю, Раку и Щуке в басне Ивана Крылова, тянут «телегу» в разные стороны и не могут разрешить насущные вопросы.
В дальнейшем, считают авторы исследования, сделанные наработки помогут проектировать информационные стратегии с целью противодействия распространению в социальных сетях опасных, противоправных влияний или экстремистского контента.
Текст: Андрей Санников.
Источник: «За науку».