Вероятностный характер информационного воздействия в сети Интернет

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Рост значимости социальных сетей, форумов, блогов, как средств обсуждения различных событий, проблем, распространения мнений, способных воздействовать на поведение пользователей сети, оказывает все большее влияние на экзистенцию современного человека, играя важную роль в формировании его и как личности, и как члена общества.

Особенностью Интернет-ресурсов является принцип привлечения пользователей к ознакомлению с контентом и его многократному тиражированию.

При этом на второй план уходят вопросы надёжности, достоверности, объективности информации.

Учитывая такие угрозы современности, как международный терроризм и кибермошенничество, дело обстоит не так безобидно, как может показаться на первый взгляд.

По мнению П.Д. Зегжда, информационное воздействие является мощным оружием, которое становится катастрофическим по отношению к системам управления финансами, энергетикой, транспортом [1, С. 28].

Использование злоумышленниками информационных потоков предполагает возможность оказания информационно-психологического воздействия на эмоционально-чувствительную, рационально-волевую, интеллектуальную сферы подсознания и психики объектов воздействия, результатом которого является формирование у них заранее прогнозируемых взглядов, мнений, поступков, прямо или косвенно способствующих достижению целей злоумышленника. Вопросы информационного воздействия рассматриваются в работах Белова П.Г.[2], Губанова Д.А., Новикова Д.А., Чхартишвили А.Г. [3], [4], Манойло А.В. [5].

Все выше сказанное свидетельствует об актуальности проблемы оценки информационного воздействия на пользователей Интернет-ресурсов. Однако есть множество факторов, затрудняющих проведения анализа в такой сфере, как информационное воздействие. Среди них можно выделить:

· стремительное развитие информационных технологий и способов доведения информационных сообщений до адресатов;

· невозможность предугадать модели поведения субъектов информационного воздействия;

· невозможность дать достоверную, достаточно точную оценку того, что сообщение достигло адресата, а также оценить последствия информационного воздействия в количественном или стоимостном выражении.

Для решения задачи количественной оценки информационного воздействия воспользуемся стандартным аппаратом теории вероятностей. При этом будем придерживаться мнения А.В. Гвоздева, И.С. Лебедева и И.А. Зикратова, изложенного в работе [6].

Для того, чтобы информационный контент оказал должное влияние на пользователя сети Интернет, необходимо одновременное выполнение нескольких условий, среди которых нами выделены следующие основные:

· контент должен быть доведен до пользователя; это становится возможным, если пользователь самостоятельно перешел на адрес ресурса; для этого ресурс должен быть востребованным, популярным, доступным. Второй вариант - рассылка контента пользователям; для этого может быть использована реклама на популярных сайтах, спам-рассылка на электронную почту;

· пользователь ознакомился с контентом; для этого контент должен быть актуальным, привлекательным, иметь интригующий заголовок, содержать интересный фото-аудио-видео материал;

· пользователь воспринял информацию как достоверную; для этого она должна исходить от авторитетного источника, которым может быть средство массовой информации, передача на телевидении, официальное лицо, друг или группа друзей, к чьим мнениям прислушивается пользователь.

Для простоты будем считать, что эти события являются независимыми, а вероятность того, что сообщение повлияет на пользователя, будет зависеть от вероятностей их одновременного наступления и может быть выражена следующим образом:

р0=p1 p2 p3 (1)

где p1 - вероятность того, что контент доступен пользователю;

p2 - вероятность того, что пользователь ознакомился с контентом;

p3 - вероятность того, что пользователь воспринял информацию как достоверную.

Вероятности событий p1 и p3 во многом зависят от индивидуально-психологических особенностей пользователя, таких как возраст, социальное положение, образование, вид профессиональной деятельности, моральные принципы, привычки и т.п.

Вероятность p2 - зависит от позиции Интернет-ресурса в поисковых системах, которая определяется возможностями субъектов, пытающихся использовать ресурс для оказания информационного воздействия: размещение сообщения на наиболее посещаемой странице, использование «серых» методов «раскрутки» (частое повторение, организация отдельной темы обсуждения, всевозможное выделение), использование различных пробелов и уязвимостей при модерировании ресурса. В целях достижения наибольшей вероятности ознакомления с информацией злоумышленники часто используют различные средства автоматизации и роботов, производящих рассылку сообщений на огромное количество ресурсов.

Предположим, что m независимых пользователей ознакомились с сообщением, тогда вероятность того, что сообщение оказало воздействие на этих пользователей, можно представить как:

где m - количество пользователей, ознакомившихся с сообщением, размещенным на Интернет-ресурсе.

Если для упрощения предположить, что выражение (1) является равновероятным для каждого пользователя, то получаем:

Из формулы (3) видно, что при увеличении значения переменной m значение p будет приближаться к единице:

Для графической иллюстрации поведения функции p было использовано несколько различных значений : 0,001; 0,003; 0,005; 0,01; 0,02; 0,03 (рис. 1).

В целом, по данным Российского филиала исследовательского концерна GfK (Gesellschaft fur Konsumforschung) Group, в России в 2016 г. 84 миллиона человек в возрасте от 16 лет и старше являются Интернет-пользователями, что составляет 70,4 % населения [7]. Для оценки количества посещений Интернет-ресурсов, просмотров контента, количества и характера запросов пользователей нами были использованы современные системы веб-аналитики, возможности и функционал которых позволяют получить необходимую статистику.

Рис. 1 - Изменение вероятности информационного воздействия в зависимости от количества пользователей

интернет пользователь контент информационный

С целью изучения популярности и доступности информационных ресурсов мы воспользовались рейтинговой системой Rambler/Top100, которая предоставляет возможность пользователям сервиса иметь подробнейшую статистику по веб-сайту за последние сутки, а также динамику его посещений за два последних месяца. Исследование проводилось в пределах России, тематика исследования - новости и СМИ. С использованием инструментария системы Rambler/Top100 была получена статистика популярности радио, телевидения, газет и журналов. Период выборки - февраль 2017 г. В ходе исследования использовалась следующая терминология:

· посетители - количество уникальных посетителей сайта за выбранный период;

· просмотры - количество просмотренных страниц на сайте за выбранный период.

Количество посетителей и просмотров, представленных в таблице 1 наиболее популярных источников информации, свидетельствуют, во-первых о рейтинге популярности ресурсов среди Интернет-пользователей, во-вторых о доступности информации и подтверждают сделанный выше вывод.

Таблица 1 - Рейтинг наиболее популярных источников информации

Аналитическая система Яндекс Статистика демонстрирует аудиторию пользователей на Yandex.ru за первое полугодие 2017 г.

Таблица 2 - Аудитория пользователей поисковой системы Yandex.ru за 2017 г.

Среди Интернет-ресурсов все большее значение среди пользователей приобретают социальные сети. Это объясняется наличием сообществ по интересам, возможностью обмена мнениями. Количество участников сетей - сотни миллионов. Люди, как правило, являются одновременно участниками нескольких социальных сетей. Для изучения аудитории социальных сетей автором была использована система Brand Analytics. Исследование проводилось среди российских пользователей, период исследования - февраль 2017 г. Результаты исследования, представленные в таблице 3, сопоставимы с приведенными выше.

Таблица 3 - Результаты исследования аудитории социальных сетей

Приведенные в таблицах 1-3 результаты свидетельствуют о том, что по количеству пользователей Интернет является наиболее благоприятной средой информационного воздействия.

Результаты, полученные автором в ходе проведенного в сети Интернет анкетирования пользователей, позволили построить вариационный ряд и выявить некоторые закономерности использования Интернет-ресурсов. Вариантами ряда xi является количество Интернет-ресурсов, используемых пользователями регулярно. Количество наблюдений n - это количество респондентов, принимавших участие в анкетировании. Согласно результатам проведенного исследования, n=250. Пользователи регулярно просматривают до 20 ресурсов, то есть xi принимает значения от 1 до 20. Сгруппированный ряд представлен в виде таблицы 4.

Таблица 4 - Вариационный ряд

По результатам исследования видно, что 87 % респондентов регулярно используют до 10 различных ресурсов, в то время, как доля пользователей, регулярно просматривающих более 10 ресурсов, составляет всего 13%.

Графическое изображение вариационного ряда представлено на рисунке 2 в виде полигона.

Рис. 2 - Полигон частот

На рисунке 3 представлена графическая интерпретация накопленной частоты.

Рис. 3 - Накопленная частота

Таким образом, известные ресурсы, имеющие большую аудиторию и высокую частоту посещаемости, несут больше потенциальных угроз информационной безопасности. Неопределенность исходов развития негативных воздействий в сети Интернет обосновывает применение методов теории вероятностей. Вероятностная оценка позволяет определить основные направления, где необходимо наращивание сил и средств, обеспечивающих защиту от негативных информационных воздействий.

Список литературы

1. Зегжда П.Д. Обеспечение безопасности информации в условиях создания единого информационного пространства / П.Д. Зегжда //Защита информации. INSIDE. - 2007. -№ 4. - С. 28-33.

2. Белов П.Г. Прогнозирование влияния российских СМИ на национальную безопасность / П.Г. Белов // Пространство и время. - 2010. - № 1. - С. 58-68.

3. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Модели информационного влияния и информационного управления в социальных сетях / Д.А. Губанов, Д.А. Новиков, А.Г. Чхартишвили // Проблемы управления. - 2009. - С. 28-35.

4. Губанов, Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Под ред. чл.-корр. РАН Д.А. Новикова. - М.: Издательство физико-математической литературы, 2010. - 228 с.

5. Манойло А.В. Информационное противоборство в условиях психологической войны / А.В. Манойло // Закон и право.- 2003. - № 12. - С. 31-34.

6. Гвоздев А.В., Лебедев И.С., Зикратов И.А. Вероятностная модель оценки информационного воздействия. /А.В. Гвоздев, И.С. Лебедев, И.А. Зикратов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2012. - №2 (78). - С. 99-103.

Размещено на Allbest.ru