КЛАСИФІКАЦІЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ТА МОДЕЛЕЙ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ В ІНТЕРЕСАХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ОПЕРАЦІЇ

Сергій Базарний
{"title":"КЛАСИФІКАЦІЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ТА МОДЕЛЕЙ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ В ІНТЕРЕСАХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ОПЕРАЦІЇ","authors":"Сергій Базарний","doi":"10.18372/2225-5036.29.17869","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Інформаційна війна, яку веде противник проти України не менш небезпечна, ніж безпосередні бойові дії на лінії зіткнення. Враховуючи досвід широкомасштабної збройної агресії російської федерації проти України, можна дійти висновку, що ворог намагається підривати єдність українського суспільства, довіру громадян до влади та збройних сил. Соціальні мережі є сучасним та потужним інструментом розповсюдження спеціальних інформаційних матеріалів для ведення психологічного впливу на противника. Методи аналізу та моделі соціальних мереж викликають інтерес у науковців під час проведення досліджень в межах виконання бойових (спеціальних) завдань. Аналіз інформації у соціальних мережах про поведінку, особисті відомості, думки та погляди агентів соціальних мереж необхідний для проведення інформаційних операцій. Для аналізу даних у соціальних мережах існує багато застосунків, за допомогою яких проводиться моделювання інформаційних потоків, процесів взаємодії агентів всередині мережі, прогнозування їх поведінки, розрахунки параметрів та візуалізація графа мережі. За допомогою інформаційно-технічної системи або спеціалізованого програмного забезпечення, можна керувати великою кількістю облікових записів через адміністратора групи та впливати на поведінку інших агентів. З метою підвищення ефективності психологічного впливу агентів соціальних мереж на цільові аудиторії, необхідна розробка моделей соціальних мереж для вивчення закономірностей розповсюдження спеціальної інформації та встановлення зв’язків і взаємодії агентів з цільовою аудиторією противника. В даній статті проведена класифікація методів аналізу соціальних мереж, описані основні показники, що характеризують соціальні мережі, розглянуті моделі соціальних мереж. Для візуалізації отриманих результатів, щодо проведення класифікації методів та моделей розроблені та представлені структурні схеми. Перспективою подальшого дослідження є розробка графової нейронної мережі (graph neural networks), яка дозволить моделювати взаємодії та властивості графів для оцінювання рівня психологічного впливу в інтересах інформаційних операцій. Ця модель може використовувати методи графових згорток (graph convolutions), які базуються на локальних операторах для аналізу структури мережі.","PeriodicalId":477282,"journal":{"name":"Безпека інформаціі","volume":"37 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Безпека інформаціі","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18372/2225-5036.29.17869","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Інформаційна війна, яку веде противник проти України не менш небезпечна, ніж безпосередні бойові дії на лінії зіткнення. Враховуючи досвід широкомасштабної збройної агресії російської федерації проти України, можна дійти висновку, що ворог намагається підривати єдність українського суспільства, довіру громадян до влади та збройних сил. Соціальні мережі є сучасним та потужним інструментом розповсюдження спеціальних інформаційних матеріалів для ведення психологічного впливу на противника. Методи аналізу та моделі соціальних мереж викликають інтерес у науковців під час проведення досліджень в межах виконання бойових (спеціальних) завдань. Аналіз інформації у соціальних мережах про поведінку, особисті відомості, думки та погляди агентів соціальних мереж необхідний для проведення інформаційних операцій. Для аналізу даних у соціальних мережах існує багато застосунків, за допомогою яких проводиться моделювання інформаційних потоків, процесів взаємодії агентів всередині мережі, прогнозування їх поведінки, розрахунки параметрів та візуалізація графа мережі. За допомогою інформаційно-технічної системи або спеціалізованого програмного забезпечення, можна керувати великою кількістю облікових записів через адміністратора групи та впливати на поведінку інших агентів. З метою підвищення ефективності психологічного впливу агентів соціальних мереж на цільові аудиторії, необхідна розробка моделей соціальних мереж для вивчення закономірностей розповсюдження спеціальної інформації та встановлення зв’язків і взаємодії агентів з цільовою аудиторією противника. В даній статті проведена класифікація методів аналізу соціальних мереж, описані основні показники, що характеризують соціальні мережі, розглянуті моделі соціальних мереж. Для візуалізації отриманих результатів, щодо проведення класифікації методів та моделей розроблені та представлені структурні схеми. Перспективою подальшого дослідження є розробка графової нейронної мережі (graph neural networks), яка дозволить моделювати взаємодії та властивості графів для оцінювання рівня психологічного впливу в інтересах інформаційних операцій. Ця модель може використовувати методи графових згорток (graph convolutions), які базуються на локальних операторах для аналізу структури мережі.
信息业务中的社会网络分析方法和模型分类
敌人对乌克兰发动的信息战的危险性不亚于接触线上的直接敌对行动。鉴于俄罗斯联邦对乌克兰进行大规模武装侵略的经验,我们可以得出结论,敌人正试图破坏乌克兰社会的团结以及公众对政府和武装部队的信任。社交媒体是传播特殊信息资料,对敌人施加心理影响的现代化有力工具。在战斗(特殊)任务框架内开展研究时,科学家们对社交网络的分析方法和模型很感兴趣。分析社交媒体上有关社交媒体代理的行为、个人信息、意见和观点的信息对于信息行动是必要的。为了分析社交网络中的数据,有许多应用程序可用来模拟信息流、网络中代理之间的互动过程、预测他们的行为、计算参数和可视化网络图。在信息技术系统或专业软件的帮助下,可以通过群组管理员管理大量账户,并影响其他代理的行为。为了提高社交网络代理对目标受众的心理影响效果,有必要开发社交网络模型,研究特殊信息的传播模式,建立代理与敌方目标受众之间的联系和互动。本文对社交网络分析方法进行了分类,介绍了描述社交网络特征的主要指标,并考虑了社交网络模型。为了将所获得的结果可视化,并对方法和模型进行分类,我们绘制并展示了结构图。进一步研究的前景是开发一个图神经网络,它将允许对图的交互作用和属性进行建模,以评估信息操作中的心理影响程度。该模型可以使用基于局部算子的图卷积方法来分析网络结构。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信