Моделирование социальных сетей

Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. «Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства», 2010 – 228 стр. (скачать в PDF-формате, зеркало).

В последнее время социальные сети все чаще и чаще становятся ареной информационных противоборств. В рецензируемой книге предпринята попытка систематизировать математические модели касающиеся информационного влияния, управления и противоборства в социальных сетях, а также представлен программный комплек для проведения имитационного моделирования интересующих исследователя жизненных сценариев. Работа рассчитана в основном на студентов вузов, аспирантов и специалистов по информационным технологиям и моделированию социальных систем и процессов.

Введение содержит краткий анализ использования оптимизационных (включая имитационные) теоретико-игровых моделей для описания взаимодействия пользователей (агентов) в социальной сети (графовая структура данных). Завершается глава сводной таблицей, в которой столбцы соответствуют описываемым моделям («Модели с порогами», «Модели независимых каскадов», «Модели просачивания и задерживания» и пр.), а строки – свойствам, присущим социальным сетям («наличие собственного мнения у агента», «существование косвенного влияния», «возможность стихийного образования групп по интересам» и пр.).

Во второй главе рассматриваются стохастические (термодинамические) модели больших социальных сетей, построенные исходя из базовых принципов поведения агента в социальной сети. Эти принципы выражаются во влиянии на поведение агента трех факторов: индивидуального, социального и управленческого. Стохастический подход к описанию поведения социальных сетей основан на следующей идее: такие понятия, как «зависимость поведения», «цена автономности», «цена взаимовлияния», «потенциальная ценность социальной сети» имеют прямые аналогии в статистической физике и теории информации, что позволяет использовать математические модели, разработанные в в этих областях науки.

Третья глава книги является ключевой и содержит оригинальные результаты авторов и их коллег по построению и исследованию теоретических моделей информационного влияния, управления и противоборства в социальных сетях. Динамика влияния описывается марковским процессом, а мнения рассчитываются при помощи графа влияний. Вводятся понятия сообществ, групп и спутников. С помощью результирующей структуры влияний доказывается, что мнения спутников определяются мнением групп, а в группах мнения становятся одинаковыми в рамках каждой группы.

На основе модели информационного влияния ставится и решается задача информационного управления – воздействия на пользователей социальной сети с целью формирования требуемых их итоговых мнений. Рассматриваются случаи оказания воздействий как на мнения, так и на доверие, а также на репутацию выбранных пользователей социальной сети. В качестве примера одного из полученных теоретических результатов можно привести следующий: для достижения требуемых мнений в сети по интересующему вопросу перед «вбросом» соответствующей информации в сеть следует повысить свою репутацию, высказывая «популярное» мнение по остальным вопросам.

Далее формулируется и решается задача информационного противоборства – взаимодействия нескольких управляющих субъектов (центров), осуществляющих информационные воздействия на агентов в сети.  В общем случае интересы центров не совпадают, поэтому между ними может возникнуть информационная война. Однако, как оказывается, при соблюдении условия согласования интересов (оно приводится в книге) центрам выгоднее действовать совместно. В перспективе можно рассматривать задачу раздела сфер влияния, т.е. определения того, какие агенты будут контролироваться тем или иным центром.

В качестве одного из случаев информационного противоборства рассматривается информационная эпидемия в социальной сети (т.е. распространение мнений в сети от одного активного агента к другому пассивному агенту) и защита от нее. Проводится формализация задачи противоборства путем сведения к биматричной игре. Отметим, что данная модель информационной эпидемии может, по-видимому, использоваться также для анализа распространения вирусов в компьютерных сетях.

В четвертой, завершающей главе приведено описание программного комплекса для проведения имитационного моделирования социальных сетей, который обеспечивает:

1. представление структуры социальной сети;
2. воспроизведение моделируемых процессов для их анализа, интерпретации и оценки;
3. возможность использования описанных в третьей главе математических моделей.

Для представления социальной сети и задания на ней семантических отношений (Агент, Доверие, Социальная сеть) были разработаны онтологии базовой структуры социальной сети и социально-сетевых сервисов в нотации OWL. В качестве декларативного языка запросов для анализа графовой структуры социальной сети был задействован язык SPARQL. Ключевые элементы этого языка: поддержка работы с путями в графе, поиск с использованием групповых символов, функции агрегирования (сумма, среднее, минимум, максимум), функции агрегирования множеств (объединение, пересечение, дополнение), поддержка пользовательских функций. Для работы с онтологиями использовалась библиотека с открытыми исходными текстами Jena, а первичные же данные для проведения имитационного моделирования были взяты через Google Social Graph API и преобразованы из JSON в RDF.

Для удобства интерпретации получаемых результатов была разработана интерактивная подсистема визуализации данных. За практическими результатами проведения имитационных испытаний отсылаю читателей к самой книге, скажу только, что они достаточно релевантно отображают то, с чем мы сами ежедневно сталкиваемся в социальных сетях =)

Ps Обсуждение книги на Хабрахабре.