Метод основан на теории среднего поля
Социальные сети сегодня — это не только место для приятных бесед и обмена опытом, но и площадка для жарких споров: то тут, то там в Интернете вспыхивают «священные войны». Они кажутся неуправляемыми. Но российские ученые нашли способ с ними справиться — они предложили с помощью математических моделей направить онлайн-коммуникацию по более безопасному вектору и сделать ее более эффективной. И, конечно, соответствующей поставленной задаче. Некоторые механизмы одной из таких моделей — под названием SCARDO (Stochastic Conditional Arranged Discrete Opinions — Стохастические условно упорядоченные дискретные мнения) — нам раскрыл один из авторов работы — старший научный сотрудник Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, доцент кафедры высшей математики Московского физико-технического института Иван КОЗИЦИН.
— Математические модели позволяют настраивать социальные сети для самых разных информационных кампаний, — говорит Иван Козицын. — Например, для деполяризации общества, разделенного на два враждующих лагеря, чтобы не допустить резни. Второй пример: для решения демографической проблемы социальные сети могут увеличить количество пар, готовых родить второго и третьего ребенка. Третий пример: для противодействия ложной информации, фейкам, поступающим со стороны противника.
— Да. Но базовая модель, которая бы максимально точно описывала эти процессы взаимодействия людей в обществе, может быть общей. Сегодня существует огромное количество моделей, их задача — определить, под влиянием чего может измениться мнение индивида. Но все они, так или иначе, крутятся вокруг стандартных формул — чаще всего такие модели находят ответы для двух полярных групп (мы это сделали на первом этапе).
В таких моделях люди описываются числами (мнениями), лежащими на шкале от 0 до 1, где 0 — против, 1 — за. Например, один человек «за», другой резко «против». Мы вводим их в простейшую модель, которая дает нам три возможных варианта их взаимодействия: либо первый притянет к себе второго, либо второй — первого, либо они оба будут влиять друг на друга таким образом, что оба приблизятся к определенному центру на координатной шкале, например, оба окажутся на отметке 0,5, отказавшись от полярных позиций. Соответственно, зная возможные исходы, характеристики обеих личностей или их групповой портрет, можно подобрать определенные аргументы (и ввести их в алгоритм) для достижения единства обоих с положительной стороны. Например, в поддержку идеи рождения третьего ребенка.
Но в жизни все гораздо сложнее: в тех же социальных сетях, как правило, два полярных мнения начинают «разбавляться» третьим, четвертым, пятым и т. д. Поэтому мы решили отойти от однозначной трактовки той или иной позиции, приблизившись к стохастичности — более гибкой, меняющейся картине.
– Это очень сложно, но мы, кажется, нашли правильный механизм для пути к этому.
– Он к этому стремится. На основе нашей математической модели мы можем с определенной вероятностью предположить, как одно мнение будет меняться на другое в пространстве мнений трех и более элементов при различных внешних возмущениях. Наша модель SCARDO учитывает влияние одного мнения на другое с помощью специальных «таблиц переходов». Это позволяет нам находить выход в ситуациях, когда разные части сообщества, подобно героям басни Крылова – Лебедю, Раку и Щуке, тянут «телегу» в разные стороны.
– Мнения разных пользователей в социальной сети могут меняться под влиянием мнений других пользователей (агентов). Для того чтобы предсказать, какие мнения, слова, изображения убедят колеблющегося, в формулу необходимо ввести данные о нем: возраст, пол, профессию, религию, психотип и т. д. Чем больше данных о личности и характере пользователя, тем эффективнее будет работать система. Понятно, что цифровой мир еще не настолько совершенен, чтобы знать многое о жизни каждого отдельного человека. Поэтому на основе двух-трех характеристик агентов мнений мы усредняем их типы, вводим в формулу так называемую систему среднего поля.
— Когда система стохастическая, предсказать что-либо очень сложно. В этом случае одним из способов измерить неизмеримое является введение в формулу среднего поля — понятия, когда-то придуманного физиками. Для этого мы сильно усредняем систему (то есть агентов разных мнений) и получаем некое среднее описание системы, с которым затем можно работать. Иными словами, среднее поле — это переход от микроописания отдельных агентов к макроописанию их коллективного образа. Например, дать коллективную характеристику сторонникам Трампа гораздо проще, чем отдельному человеку. Тогда, зная основные черты группы, а также черты сторонников Камалы Харрис, мы можем предположить, кто и как может влиять на мнение другого, как могут меняться мнения того или иного человека с течением определенного времени или под влиянием определенных внешних событий. Например, месяц назад президентом США был Байден, но в один прекрасный день его сменила Харрис. Это, теоретически, могло повлиять на изменение мнений избирателей. Но это двумерный случай.
Новая статья о трех и более мнениях и создании золотой середины для каждого из них.
– По статистике, неопределившихся больше. Поэтому внимание многих специалистов сейчас сосредоточено на изучении этой категории как основного ресурса для усиления потенциала той или иной стороны.
– В 1-2 случаях из 10. Эти 10%, будучи преобразованы в большое общество, могут сыграть свою роль.
– Конечно!
— Мы пока этим не занимались, но понимаем, как это можно сделать. На систему можно влиять теми же средствами, которыми сейчас на нее влияют в негативном ключе: с помощью ботов, рекламы, рейтинга новостей. Главное, чтобы для достижения нашей цели они работали не на раздувание, а на гашение злости и ненависти. Здесь нужно понимать, на какую группу людей нужно влиять. Как правило, в таких задачах ищут наиболее уязвимых и работают с ними. Наши модели позволяют находить такую группу.
— Надеюсь, до этого не дойдем, у нас другой менталитет. Но в наших формулах есть один параметр, который дает оценку личности человека. Это «центральность». По определенным признакам мы определяем, насколько тот или иной пользователь социальной сети влияет на среду, сколько людей оставляют комментариев под его высказываниями. У него может быть много друзей, а может и не слишком много, но эти друзья очень влиятельны. Такого человека мы условно относим к «серым кардиналам» и учитываем это в наших формулах.
Свежие комментарии