Введение 3
Постановка задачи 6
Обзор литературы 8
Информационное воздействие и особенности его ведения 9
§1.1 Содержательное описание информационного воздействия 9
§1.2 Формализация введённых терминов 15
§1.3 Информационно-логическая модель 19
Математическая модель информационного воздействия 21
§2.1 Вероятностно-статистический анализ и задание пространства параметров 21
§2.2 Математическая модель 25
§2.3 Имитационное моделирование 36
Имитационное моделирование на примере социальной сети «ВКонтакте» 39
§3.1 Сбор данных и выбор параметров в социальной сети «ВКонтакте» 39
§3.2 Проведение имитационного моделирования 41
§3.3 Анализ результатов 44
Заключение 45
Список литературы 46
Приложение 1 48
С древних времён информация являлась важнейшим источником управления людьми и ресурсами. Владея информацией, можно воздействовать на все сферы человеческой жизни. А в настоящее время, используя средства коммуникации: прежде всего интернет, социальные сети, электронную почту, мессенджеры можно воздействовать на массы людей.
Сегодня резко возрос объем информации, ежедневно поступающей и обрабатываемой человеком. В социальных сетях современный человек проводит большое количество времени. В связи с этим в сетях активно используется и совершенствуется способ распространения информации - таргетинговая реклама. Это рекламный механизм, позволяющий выделить из всей имеющейся аудитории только ту часть, которая удовлетворяет заданным критериям (целевую аудиторию), и показать рекламу именно ей. Поэтому в качестве объекта изучения взята социальная сеть - «ВКонтакте» и её специальный сервис - «Рекламный кабинет». Этот сервис позволяет распространить информацию в новостной ленте у пользователя (рекламная карусель, рекламная запись с кнопкой, реклама в сообществах); продвигать как записи, опубликованные на стене сообщества, так и рекламные записи, созданные в рекламном кабинете (универсальная рекламная запись); создавать объявления со ссылкой на внешний сайт, сообщество или приложение «ВКонтакте» (рекламные объявления на страницах сайта). В данной работе распространение информации будет происходить в новостной ленте у пользователя, а именно - реклама в сообществах. Во всех сервисах используется лишь одна функция: «настройки целевой аудитории», за исключением рекламы в сообществах, в котором предоставляется статистика каждого сообщества. Таким образом, появляется большее количество параметров, которые можно менять, исходя из общедоступной статистики, комбинировать выбор сообществ по нескольким параметрам, в том числе и по стоимости публикации записи в них, что позволит более взвешено тратить выделенные на рекламу денежные средства, не ухудшая при этом выходные параметры. А если при всём этом известна статистика распространения информации по определенным темам, то можно основываясь на этой статистике выдвигать гипотезу о том, какой ожидается результат и с какой вероятностью он будет достигнут по выбранной тематике и т.д.
Используя вероятностно-статистический анализ и имитационное моделирование, будет построена модель распространения информации. С её помощью любой пользователь социальной сети «ВКонтакте» сможет получать с определенной вероятностью предполагаемый «feedback»1, задав ряд необходимых входных параметров.
В настоящее время существуют монографии, в которых формализована в заданной предметной области небольшая часть параметров модели и отражены взаимосвязи основных сущностей, которые характеризуют предметную область. Но все подобные исследования носят описательный характер и не используют при составлении модели в достаточной мере аппарата математического анализа.
Актуальность темы очевидна в связи с тем, что сети стали новой ступенью в развитии не только коммуникаций между людьми, но и в сферах маркетинга, рекламы, торговли, экономики, государственного управления. Главное - социальные сети, а точнее их пользователи, учувствуют и оказывают воздействие на разрешение острых социальных, межконфессиональных, политических и экономических проблем человечества. Так, например, в настоящее время сети активно используют террористы для вербовки в свои ряды новых членов. Социальные сети используют также для улучшения различных государственных систем и повышения уровня жизни людей, проводятся различные акции и шествия, о проведении которых люди узнают через них. А данная модель позволит любому пользователю данной социальной сети заранее узнать с определенной вероятностью сценарий, который его ожидает, по распространению интересующей его информации.
В представленной работе область исследований - социальная сеть, а в качестве предмета исследования выступает один из нескольких сервисов социальной сети «ВКонтакте» - реклама в сообществах. Под рекламой в сообществах будет пониматься: публикация в данном сообществе записи, содержащей: текстовую информацию, медиа файлы и внешние ссылки. Под информационным воздействием в дальнейшем понимается производство и распространение информации.
В данной работе будет рассматриваться информационное воздействие через социальные сети. Она будет включать анализ предметной области, выделение основных сущностей модели распространения информации, а также будут введены параметры, характеризующие каждую сущность, будет построена информационно-логическая модель, являющаяся основой имитационной модели анализа информационного воздействия, приведён пример имитационного моделирования, его программная реализация в Microsoft Visual Studio 2013 и произведён анализ полученных результатов.
В выпускной квалификационной работе рассмотрена задача имитационного моделирование информационного воздействия. На основе анализа предметной области выделены основные сущности модели распространения информации, а также описаны параметры, характеризующие каждую сущность, построена информационно-логическая модель, являющаяся основой имитационной модели анализа информационного воздействия, создана реляционная база данных, для хранения и обработки статистических данных, построена математическая модель и приведён пример иллюстрирующий один из возможных подходов к решению практической задачи, который программно реализован на языке программирования C++.
Дальнейшее развитие работы может осуществляться в нескольких направлениях:
• Определение основных типов задач: максимизации прибыли и минимизации потерь.
• Ввод в систему дополнительных параметров, характеризующих сообщества, что позволит расширить круг выполняемых задач и улучшить результаты имитационного моделирования.
• Разработка общих подходов к решению однотипных задач.
• Программно с использованием метода Монте-Карло реализация эти решения.
• Обращение к социальной сети «ВКонтакте» для сотрудничества (возможность получать расширенную статистику) [15].
Ранее уже проводились исследования на эту тему, однако исследователями не было формализовано всех аспектов в совокупности и не было рассмотрено взаимодействие сущностей между собой.
Рассматриваемая тема требует дополнительных исследований, так как она является достаточно новой и существует ещё много нерешённых задач.
1. Н.В. Белотелов, Ю.И. Бродский, Ю.Н. Павловский «Сложность. Математическое моделирование. Гуманитарный анализ: Исследование исторических, военных, социально-экономических и политических процессов»/ Предисл. Г.Г. Малинецкого. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009ю - 320с
2. Ю.Н. Павловский, Н.В. Белотелов, Ю.И. Бродский «Имитационное моделирование» : учеб.пособие для студ. высш. учеб. заведений / - М.: Издательский центр «Академия», 2008. - 236с. - (Университетский учебник. Сер. Прикладная математика и информатика)
3. РАСТОРГУЕВ С.П. «Математические модели в информационном противоборстве». Экзистенциальная математика. — М.: АНО ЦСОиП, 2014. — 260 с.
4. Влияние через социальные сети / Под общей ред. Е.Г. Алексеевой. М.: Фонд «ФОКУС-МЕДИА», 2010. - 200 с.
5. Журнал «International Journal of Simulation and Process Modelling» (IJ SPM). http://www.inderscience.com/browse/index.php?journalID=100/
6. International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 2, no. 11, 2014. http://injoit.org/index.php/j1/article/viewFile/149/118/
7. Журнал «SCS M&S Magazine» Издатель - международное общество имитационного моделирования (The Society for Modeling and Simulation International, SCS). http://www.scs.org/msmagazine/
8. Журнал «Simulation Modelling Practice and Theory» (SIMPRA). http://www. elsevier. com/wps/find/j ournaldescription. cws home/622330/de scription/
9. Wikipedia. https: //ru.wikipedia. org/wiki/Содружество Независимых Г осударств/
10. КЖЮР «Культурная жизнь юга России» №3 (54), 2014. http: //kj ur.kguki .com/content/cms/files/35228.pdf/
11. Пост наука. https: //postnauka.ru/longreads/20259/
12. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. Под ред. Е.М. Четыркина. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 344 с.
13. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика: Учеб. Пособие для втузов. - М.: Высшая школа, 1984. - 248 с.
14. Вентцель Е.С. Теория вероятностей.- М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962. - 564 с.
15. Социальная сеть «ВКонтакте». https://vk.com/