Виявлення негативних впливів у соціальних інтернет-сервісах
DOI:
https://doi.org/10.31866/2617-796x.2.2018.155667Ключові слова:
аналіз даних, нейронні мережі, машинне навчання, глибоке навчання, інтернет, соціальні мережі, соціальні інтернет-сервісиАнотація
Беручи до уваги останні події в нашій країні, можна стверджувати, що мережа Інтернет поступово стала джерелом загроз інформаційній безпеці людини, суспільства, держави, оскільки поширення у глобальній мережі сумнівного та необ’єктивного контенту разом із технологіями інформаційно-психологічного впливу на свідомість індивідів може сприяти виникненню у суспільстві невдоволення діючою державною владою, міжнаціональних конфліктів, соціальної агресії тощо.
Метою дослідження є огляд методів орієнтованих на підвищення достовірності виявлення негативних інформаційно-психологічних впливів у соціальних інтернет-сервісах шляхом здійснення автоматизованого аналізу текстового контенту.
Методи дослідження. В ході дослідження використовувалися методи теорії аналізу соціальних мереж (Social Network Analysis, SNA), методи обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP), методи машинного навчання (Machine Learning), в тому числі глибокого навчання (Deep Learning).
Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в роботі вперше запропоновано метод застосування моделей глибокого навчання до задачі аналізу тональності текстових даних, який відрізняється від існуючих своєю структурою, що дозволяє підвищити точність виявлення інформаційно-психологічних впливів у контенті соцільних мереж.
Висновки. Результати дослідження можуть бути використані при подальшій розробці засобів автоматизованого виявлення негативних інформаційно-психологічних впливів.
Посилання
Bolshakova, E.I., Vorontcov, K.V., Efremova, N.E., Klyshinskii, E.S., Lukashevich, N.V. and Sapin A.S., 2017. Avtomaticheskaya obrabotka tekstov i analiz dannyakh [Automatic text processing and data analysis]. [online] Available at: https://www.hse.ru/data/2017/08/12/1174382135/NLP_and_DA.pdf [Accessed 16 November 2018].
Brownlee, J., 2016. Supervised and Unsupervised Machine Learning Algorithms. In. Machine Learning Mastery. [online] Available at: https://machinelearningmastery.com/supervised-and-unsupervised-machine-learning-algorithms/ [Accessed 16 November 2018].
Gorbulіn, V.P., Dodonov, O.G. and Lande, D.V., 2009. Informatsiini operatsii ta bezpeka suspilstva: zahrozy, protydiia, modeliuvannia [Informatsіynі operatsіya that bezpenka suspense: zaglozi, protidіya, modeluvannya]. Kyiv: Intertekhnolohiia.
Grinenko, І. and Prokofєva-Ianchilenko, D., 2012. Vplyv virtualnykh spilnot na informatsiinu bezpeku: suchasnyi stan ta tendentsii rozvytku [Inserting virtual spillots to information for safeguarding: a good deal that trend development]. Pravove, normatyvne ta metrolohichne zabezpechennia system zakhystu informatsii v Ukraini, 1, pp. 18–23.
Grishchuk, R.V. and Danika, Iu.G., 2016. Osnovy kibernetychnoi bezpeky [Foundations of security networking]. Zhytomyr: Zhytomyrskyi natsionalnyi ahroekolohichnyi universytet.
Ilvovskij, D. and Cherniak, E., 2017. Glubinnoe obuchenie dlya avtomaticheskoj obrabotki tekstov [Deep learning for automatic text processing]. [online] Available at: https://www.osp.ru/os/2017/02/13052221 [Accessed 16 November 2018].
Kokarcha, Yu.A., 2016. Trolinh yak zasib politychnoi manipuliatsii v Internet-prostori [Troling yak of the political mania in the Internet]. Naukovyi chasopys NPU imeni M. P. Drahomanova. Seriia 22: Politychni nauky ta metodyka vykladannia sotsialno-politychnykh dystsyplin, [online] 20. Available at: http://enpuir.npu.edu.ua/bitstream/123456789/17544/1/Kokarcha.pdf [Accessed 16 November 2018].
Kontseptsiia Big Data v Ukraini: perspektyvy zastosuvannia v derzhavnykh orhanakh [Concepts of Big Data in Ukraine: perspectives in the state organs]. [online] Available at: http://pa.stateandregions.zp.ua/archive/4_2017/19.pdf [Accessed 16 November 2018].
Lande, D. and Furashev, V., 2009. Informatsiini operatsii kriz pryzmu systemy monitorynhu ta intehratsii internet-resursiv [Informatsіynі operations krіz prism of system monitoring and ıntegratsіn іnternet resources]. Pravova informatyka, 2 (22), pp. 49–57.
Lytvynenko, O.V., 2003. Informatsiini vplyvy ta operatsii: Teoretyko-analitychni narysy [Informatsiyni plyvili and operations: Theoretical and analytical naris]. Kyiv.
Manoilo, A.V., 2003. Gosudarstvennaya informacionnaya politika v osobykh usloviyakh [State information policy in special conditions]. Moscow: MIFI.
Panchenko, V.M. and Polevyi, V.I., 2011. Metodyka vyiavlennia oznak informatsiinoho vplyvu v zasobakh masovoi informatsii [The method of converting the information of information into the fields of mass information]. Informatsiina bezpeka liudyny, suspilstva, derzhavy, 3(7), pp. 70–77.
Panchenko, V.M., 2009. Linhvostatystychni oznaky manipuliuvannia suspilnoiu svidomistiu v zasobakh masovoi komunikatsii [Lingvostatisticheskii signs of manipulyannya suspension of sv_domomu in the masses of the commune]. Suchasni informatsiini tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony, 1(4), pp. 81–85.
Pocheptcov, G.G, 2001. Informacionnye vojny [Information Wars]. Moscow: Refl-buk.
Poliarush, O.O. and Tarasenko, O.Ie., 2008. Paradyhma informatsiinykh vplyviv v perekhidnykh politychnykh systemakh [The paradigm of informative in-force in the auxiliary political systems]. Suchasni tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony, 3, pp. 81–85.
Rastorguev, S.P., 1999. Informacionnaya vojna [Information warfare]. Moscow: Radio i svyaz.
Saienko, O., 2015. Mekhanizm informatsiino-psykholohichnoho vplyvu v umovakh hibrydnoi viiny [Mechanism of information-psychological psychology in the minds of hybrid war]. Visnyk Natsionalnoi akademii Derzhavnoi prykordonnoi sluzhby Ukrainy. Seriia: Psykholohiia, [online] 1, Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnadpn_2015_1_11 [Accessed 16 November 2018].
Veprincev, V., Manojlo, A., Petrenko, A. and Frolov, D., 2005. Operacii informacionno-psikhologicheskoj vojny [Operations of the information-psychological war]. [online] Available at: https://psyfactor.org/psyops/psyops4.htm [Accessed 16 November 2018].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Олеся Войтович, Вероніка Островська, Ігор Закалов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори зберігають авторські права на статтю та одночасно надають журналу право його першої публікації на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно поширювати опубліковану статтю з обов’язковим посиланням на її авторів та першу публікацію.
Журнал дозволяє авторам зберігати авторські права і права на публікації без обмежень.
Автор опублікованої статті має право поширювати інформацію про неї та розміщувати посилання на роботу в електронному репозитарії установи.