Большие Данные в сетевом измерении

Долгие десятилетия в основе политтехнологий, методов жесткого информационного противоборства, конструкторов для проведения государственных пере- воротов и революций лежала так называемая «теория толпы». Она была разработана усилиями Лебона, Тарда, Конетти, Московичи и проч. Эта теория базировалась на

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

внешнем описании процессов. Как любая описательная теория она исходила частично из наблюдений, частично из картины мира самих исследователей. Тем не менее, теория, так или иначе, работала и построенные на ее основе методы давали определенный эффект. Едва ли не последним представителем школы «теории толпы» был Дж. Шарп с его книгами, включая работу «От дик- татуры к демократии». Однако сегодня с уверенностью можно сказать, что «теория толпы» описывает лишь не- большой фрагмент реальности.

В последние годы создана, по сути, новая наука – со- циодинамика, которая обобщает эмпирические законо- мерности, полученные в результате применения техно- логий Больших Данных к огромным массивам информа- ции, содержащейся в архивах крупнейших социальных платформ web 1 и web 2, таких как Google, Facebook, Twitter и т.п.

Эти эмпирические закономерности сегодня исполь- зуются для отработки практического инструментария внешнего воздействия, управления и манипулирования социальными группами любых масштабов и любого уровня структурированности, а также для сборки и де- струкции социальных субъектов. Именно применение Больших Данных к информации, полученной из соци- альных сетей, позволило осуществить прорыв в отработ- ке инструментария внешнего социального управления поведением.

Как правило, зарубежные работы о Больших Данных можно поделить на две основных группы. Одни заполне- ны техническими подробностями архитектурных реше- ний и интересны лишь профессионалам-айтишникам. Другие представляют собой набор красивых поучитель- ных историй об эффективности применения Больших Данных для решения тех или иных задач, прежде всего, в бизнесе. Читать такие истории весьма занимательно, но с практической точки зрения абсолютно бесполезно.

Елена Ларина, Владимир Овчинский

КИБЕРВОЙНЫ XXI ВЕКА. ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ДЛЯ РОССИИ

Поэтому мы постарались пойти третьим путем. Он заклю- чается в изложении результатов наиболее интересных исследований социодинамики и соответственно описа- нии тех самых, только что выявленных эмпирических за- кономерностей, которые используются для разработки нового инструментария социального конструирования и разрушения.

Научная группа Facebook с привлечением специали- стов из американских университетов, научных центров Европы и Азии провела исследование не только на ма- териалах Facebook, но и ряда других крупнейших сетей. Было установлено, что внутри глобальной сети существу- ют более-менее устойчивые субсети, или как их называ- ют на английском – паттерны.

Оказалось, что при всем многообразии этих пат- тернов, в конечном счете, они образуют восемь базо- вых структур. В основу типологии структур положена внутренняя конфигурация паттерна, плотность связей и структура внешнего взаимодействия паттерна с гло- бальной сетью или другими паттернами. Под внутрен- ней конфигурацией понимают взаимоотношения внутри паттернов между людьми с различными социальными ролями. Оказалось, и возможно это самое главное, что в каждом из восьми базисных паттернов информация распространяется различным образом и с неодинако- вой скоростью. Различаются также по этим паттернам взаимоотношения между онлайн и офлайн поведением. Фактически – это ключевое открытие. Оно позволяет за- метно увеличить эффективность внешнего управления групповым и массовым сознанием и поведением.

К. Марлоу, руководитель научной команды Facebook отметил, что им, вместе с исследователями Северо- Западного университета в Чикаго удалось обнаружить, что все сложные сетевые системы, например, такие как интернет, социальные сети, электросети и даже колонии термитов имеют множество сходных черт, характери-

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

зующих как динамику, так и статику этих систем. Более того, выяснилось, что во всех этих системах есть своего рода несущие узлы и элементы, которые образуют свое- го рода «скелет» сети, либо ее устойчивого паттерна. Собственно эти «скелеты» и определяют само существо- вание сетей, паттернов. В значительной степени от них зависит жизненный цикл сети и ее устойчивость к внеш- ним воздействиям.

Решающую роль в этой работе сыграл коллектив профессора А.Э. Барабаши. Еще в 2010 году А. Барабаши подключился к работам созданного на деньги Пентаго- на центра по исследованию социально-когнитивных се- тей (Social Cognitive Network Academic Research Center – SCNARC). Там перед ним была поставлена задача прак- тической проверки разработанных ранее теоретических моделей безмасштабных сетей на больших объемах реальных данных. Результатом работы А. Барабаши ста- ла статья «Достижение социального консенсуса в ре- зультате влияния убежденного меньшинства». В работе говорилось, что при достижении в социуме пороговой границы примерно в 10% убежденных сторонников какой-либо идеи, возникает лавинообразный процесс завоевания этой идеей умов большинства членов социу- ма. Начиная с 30% процесс становится необратимым. Но всего этого недостаточно. Нужно контролировать от 15 до 25 % драйверов сети. Отличие драйверов в том, что они не просто собирают информацию от разных людей и не просто являются источником информации для других участников сети. Их особенность в том, что они делают и то, и другое, выступая в роли коммуникаторов между группами людей и, как бы являясь информационными мостами, соединяющими изолированные островки ми- кросообществ, из которых обычно состоит любая соц- сеть. Поэтому настоящие драйверы – это не чемпионы Facebook по количеству друзей, и не чемпионы Twitter по количеству фолловеров. Это коммуникаторы, полу-

Елена Ларина, Владимир Овчинский

КИБЕРВОЙНЫ XXI ВЕКА. ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ДЛЯ РОССИИ

чающие информацию от одних групп людей и передаю- щие ее другим группам. Принцип действует и в реале, и в виртуале.

Структура связей между драйверами сети в реале или в виртуале собственно и создает тот самый «скелет» сети, который выявили команды Facebook и Чикагского университета. Соответственно разрушение любой сети или сложного социального субъекта наступает не тогда, когда удается разрушить наиболее плотные связи внутри сети, а когда удается разрушить контакты между драйве- рами, или «скелет» сети.

Исследователи из Северо-Западного университе- та в Чикаго в сотрудничестве с группой из Массачусет- ского технологического института, установили, что для того, чтобы взять сеть или ее устойчивые паттерны под контроль и осуществлять внешнее управление ими до- статочно контролировать определенный процент участ- ников сети или паттернов. Этот процент, в зависимости от типа сетей и паттернов, колеблется в интервале от 10 до 80%. Проценты прямо определяются двумя параме- трами – плотностью связей внутри сети или паттернов и степенью однородности элементов, входящих в сеть или паттерн.

Жан Жак Слотин, профессор Массачусетского тех- нологического института отметил в этой связи, что для сетей, где элементами являются люди, т.е. социальных сетей в онлайне и офлайне, показатель контроля со- ставляет от 9 до 15%. Практически это означает, что если контролируется информационный поток или поведение от 9 до 15% участников сети, то в значительной степени контролируется и вся сеть или паттерн. Это относится и к небольшим группам, и к социальным сетям максималь- ного размера.

К. Марлоу в своих работах отмечает, что плотность социальных сетей гораздо выше, чем принято думать. Все хорошо знают правило шести рукопожатий. Оно гла-

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

сит, что любые два человека в мире увязаны через це- почку из шести человек. Это правило растиражировано и в научной, и в популярной литературе, вошло в обиход. А между тем, базируется оно всего на нескольких экспе- риментах, проведенных в одном городе, а именно в Бос- тоне во второй половине 70-х годов. Команда Facebook, используя имеющиеся данные, проанализировала све- дения на совокупности, составляющей 300 млн. поль- зователей сети в самых различных странах мира. Выяс- нилось, что для 98% пользователей Facebook действует правило не шести рукопожатий, а чуть больше четырех.

К неожиданным результатам привело недавнее ис- следование под руководством члена научной группы Facebook Э. Бакши. Его осуществляли коллеги из уни- верситета штата Мичиган. Эксперимент назывался «Эхо- камера». Суть его состояла в том, что исследовались пути распространения мемов и факторы, влияющие на отно- шение пользователей Facebook к тем или иным лицам, событиям, процессам. Эксперимент проводился на сово- купности 80 млн. аккаунтов. С одной стороны был полу- чен весьма ожидаемый результат, что распространение мемов зависит от конфигурации паттернов, а между пат- тернами решающую роль играет массовость охвата ме- мом участников сети в целом. Гораздо более неожидан- ным оказался другой вывод. До эксперимента все были уверены, что на отношения участников паттерна решаю- щее влияние оказывает позиция по этому вопросу других его членов, или как еще их называют «близких друзей». Выяснилось, что это не так. Слабые связи, т.е. позиция сети в целом или большого его фрагмента, куда входят несколько паттернов, оказывает большее влияние, чем позиция «близких друзей». Результат был настолько неожиданный, что эксперимент был трижды повторен и дал те же результаты. Не менее удивительным оказался тот факт, что мнение в виртуале может существенно рас- ходиться с поведением в реале. Кроме того, оказалось,

Елена Ларина, Владимир Овчинский

КИБЕРВОЙНЫ XXI ВЕКА. ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ДЛЯ РОССИИ

что в реале зачастую действуют несколько иные законы, чем в виртуале.

Присцилла Чан, жена Марка Цукерберга попросила его использовать возможности Facebook для увеличения добровольных бесплатных доноров крови в США. Цукер- берг попросил научную группу предложить стратегию и практические инструменты реализации этой програм- мы. При анализе результатов программы выяснилось, что при переходе из онлайна в офлайн ситуация меняет- ся. Если на виртуальное мнение более сильное влияние оказывают слабые связи, то на реальное поведение боль- ше воздействуют сильные связи. Фактически технология научной группы была построена на том, чтобы с одной стороны обеспечить максимально быстрое распростра- нение мема «донор – это круто» по сети и создать этому мему климат максимального благоприятствования, а с другой стороны побудить наиболее влиятельных членов паттернов показать пример реальным поступком. До- стигнуто это было путем отправления им персональных посланий за подписью Цукерберга, содержащим поми- мо просьбы не очень значащую, но приятную бесплат- ную «плюшку».

Недавно вышла публикация центра Беркмана по из- учению информации и общества при Гарвардском уни- верситете. Исследование проводилось на материале мо- ниторинга веба и непосредственно полевых работ в Ту- нисе, Египте, Ливии, Йемене. Было выделено три аспекта влияния социальных сетей на политические процессы, прежде всего, в арабском мире, а именно – коммуни- кационный, мобилизационный и информационный. Ис- следователи из Гарварда сделали однозначный вывод о том, что мобилизационная роль социальных сетей в событиях в противовес мнению СМИ и блоггеров была весьма невелика. Различного рода виртуальные сообще- ства не придали сколько-нибудь массового характера выступлениям. Решающей технологией мобилизации

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: