диссертация (1169408), страница 32
Текст из файла (страница 32)
Исследование было проведено с учетом возрастающего на тот момент влияния блогосферы на политическую жизнь страны. Деятельность указанных нами выше ботов, какраз проводилась в основном в ЖЖ – одном из главных и популярных ресурсов для ведения блога, площадке. Где велись и ведутся открытые дискуссии на политические темы. Анализ коммуникации проводился в середине ноября 2011 года, в его рамках были изучены октябрьско-ноябрьскиедискуссии ЖЖ относительно предстоявших выборов 4 декабря.
В период сиюля по ноябрь 2011 года для исследования было собрано более 1200 ком254Визуализация графасоциальной сети: анализ событий блогосферыпереддекабрѐм 2011 года[Электронный ресурс].URL:http://habrahabr.ru/post/164307/ (дата обращения 05.10.2015).144ментариев пользователей. Полученные данные были загружены в программу для анализа социальных сетей Gephi.
Количество ребер (связеймежду пользователями) превысило 950 255 (рисунок 3).Рисунок 3 – Граф1200 комментариевпользователейПроведенный анализ продемонстрировал, что высокой степенью промежуточности (betweenness), то есть степень присутствия вершин в кратчайших путях между двумя другими вершинами, обладает очень маленькое количество узлов – всего 6. Из этого можно сделать вывод, что в рамках независимого политического дискурса в российском сегменте Интернета на тот момент не существовало развитой сети с большим количествомсообществ. Как правило, пользователи, являющиеся проводниками информации могут передавать информацию в рамках 2-4 кругов политическихмнений.На рисунке представлен граф, в котором наибольшим размером и зеленым, оранжевым и красным цветами выделены пользователи, обладающие наибольшей степенью промежуточности.Рисунок 4 – Графс выделенными вершинами255Визуализация графасоциальной сети: анализ событий блогосферыпереддекабрѐм 2011 года[Электронный ресурс].URL:http://habrahabr.ru/post/164307/ (дата обращения 05.10.2015).145с высокой промежуточностьюВ таблице, отсортированной по убыванию, представлены конкретные псевдонимы пользователей, обладающих соответствующей промежуточностью.
Из достаточно известных людей можно отметить лидера – этоВ. Милов (v_milov), одиниз лидеров оппозиции.Рисунок 5 – Пользователи с высокой промежуточностьюЦентральность по собственному значению (eigenvector centrality) –рекурсивная характеристика важности вершины, получаемая из суммыважности связанных вершин. Исследование показало, что высокой центральностью обладает А.Навальный, Г. Явлинский, С. Миронов, а из политических сообществ только ru_politics.Алексей Навальный является одним из наиболее заметных лидеровмненийРисунок 7 – Лидермнений146Рассмотрение выходящей степени в графе показывает, что, зачастуюпользователи, комментирующие сообщения, которые размещают лидерымнений как сами лидируют по количеству оставленных комментариев(рис.
8).Рисунок - 8Среди главных лидеров можно назвать сообщество ru_politics,А.Навального и Г.Явлинского. Но среди них нет таких известных политических лидеров как М. Прохоров, В. Жириновский, Г. Зюганов. Это можно объяснить в том числе и тем, что в основном их сторонники общались идискутировали на других площадках.Таким образом, автор исследования сделал вывод о том, что на период, в который проводилось исследование, активные дискуссии в основномвелись в журналах политических лидеров, но не в сообществах 256.
Это является важнейшим моментом, объясняющим активную комментаторскуюдеятельность ботов как на страницах в социальных сетях и блогах лидеров мнений, имеющих значительное количество подписчиков, так и настраницах в социальных сетях и блогов лишь относительно популярныхлидеров мнений, обладающих небольшим количеством последователей.Этот факт, объясняется отчасти тем, что политические дискуссии, формирование мнений и мобилизация в значительной мере «переехали» из различных сообществ на площадки лидеров мнений.256Визуализация графасоциальной сети: анализ событий блогосферыпереддекабрѐм 2011 года[Электронный ресурс].URL:http://habrahabr.ru/post/164307/ (дата обращения 05.10.2015).147Результаты исследования также показывают, что важнейшим фактором формирования идентичности движения являются комментарии оставляемые пользователями на страницах лидеров мнений.
Эти комментариискладываются в дискуссии, формирующие идентичность движения. Поэтому ложные пользователи способны повлиять на динамику общественно-политических движений, вторгаясь и разрушая эти дискуссии, а такжевлияя на мнение пользователей, вызывая у них чувство разочарования.Они оставляют провокационные комментарии и отстаивают проправительственную точку зрения257. Профили соответствуют косвенным признакамфэйковых профилей.Кроме того, ложные пользователи проявляют активность, направленную на блокировку записей, а также страниц и блогов отдельных пользователей.
Это становится возможным из-за того, что Facebook предоставляет каждому пользователю право отправлять жалобу на запись другогопользователя. Если накапливается критическое количество жалоб, то запись блокируется на время или навсегда, и другие пользователи не смогутее увидеть, как это, например, произошло с постом одного из лидеров мнений российской оппозиции258.Также ложные пользователи активно применяются в социальной сетиTwitter для продвижения определенного события, в том числе привлеченияпользователей к обсуждению или принятию участия в определенной политической акции. Какое угодно сочетание знаков, или слов, возглавляемоезначком хэштега, если «продвинуты» достаточным количеством людей,может «отклониться» и привлечь значительное число пользователей к обсуждению определенной темы.
В социальном медиа Twitter, когда хэштегстановится очень популярным, он появляется в разделе страници пользователя - «Актуальные темы». Соответственно при создании сети ложныхпользователей массово использующих один и тот же хэштег становится257Виталий Галактионов [Электронный ресурс]. URL:https://m.facebook.com/profile.php?id=100007874075829&ref=bookmark (дата обращения 05.10.2015).258Как кремлеботы нагнули Фейсбук [Электронный ресурс]. URL: http://echo.msk.ru/blog/nossik/1547254-echo/ (датаобращения 05.10.2015).148возможным переломить текущие тренды и занести его в «Актуальные темы, что неизбежно повлечет за собой вовлечение в обсуждения темыбольше пользователей.Журналист и аналитик социальных сетей Лоренсо Александер собрали визуализировал данные 20.500 ложных пользователей (ботов), которыедействовали в сети в интересах российского правительства.
По его мнению, в их задачи входило изменение социальных трендов, смены новостной повестки дня пользователей российского сегмента Twitter. Как отмечает исследователь, профили ботов выглядели как профили обычных пользователей – у них была размещена некоторая личная информация и личныефотографии – аватары 259. Лоренсо полагает, что его анализ доказывает идемонстрирует обширную кампанию по дезинформации и вовлечениюпользователей в обсуждение определенных тем.
Чаще всего подобныеложные пользователи активизируются во время ключевых событий навнутренней и внешней политических аренах. В частности ему удалось найти пользователей, которые размещали одинаковые записи в Twitter по темеубийства оппозиционного лидера Бориса Немцова. При помощи NodeXLон собрал все профили, которые размещали одинаковую фразу, их подписчиков и друзей. Он получил сеть из 2.900 взаимосвязанных профилей, которые поддерживали друг друга. Затем он использовал программу Gephiдля того, чтобы визуализировать сущностные связи-диаграммы.
Аккаунтыбыли сгруппированы на основе модульного алгоритма, который выявляеттесно взаимосвязанные группы. Размер каждого узла зависит от количества связей, которые аккаунт имеет с другими участниками сети. Лоренсоопределил, что обнаруженные им ложные пользователи составляют тесносвязанную между собой сеть. Они подписываются друг на друга для того,чтобы продвигаться в сети (рис. 9).259Social Network Analysis Reveals Full Scale Of Kremlin's Twitter Bot Campaign [Электронный ресурс]. URL:https://globalvoices.org/2015/04/02/analyzing-kremlin-twitter-bots/ (дата обращения 27.09.2015).149Рисунок – 9Лоренсо предложил методологиювыявленияложныхпользователей.
Так как программа NodeXL в которой проводится исследование связей всоциальных сетях, также позволяет собирать и анализироватьметаданные–публично-доступные детали поведения каждого профиля в Twitter, то это позволяетвыявить ложных пользователей по ряду параметров в этой социальной сети.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
