Информационное управление социальными системами: планирование деятельности с помощью комбинации подходов имитационного моделирования

А.О. Свиридов
ФГНУ ЦИТиС,
г. Москва

Развитие сетей и нарастающая глобализация в них влекут за собой необходимость в исследованиях для возможности предсказания динамики распределения информации, влияния одних пользователей на других, развития антисоциального поведения. Если брать коммерческие организации, то изучение распределения потоков информации в социальных системах важно для прогнозирования роста продаж товара или же наоборот спада покупательской активности. Цели, тактика, стратегии проведения информационных воздействий, их влияние на деятельность отдельных лиц, социальных групп или целых организаций получили название информационное управление [5].

Использование современных средств компьютерной обработки и анализа позволяет выявить возможности появления информационной эпидемии и других угроз в социальных сетях [1]. Но, на практике, для качественного подхода к планированию целей и стратегий информационных воздействий, необходимо наличие в комплексе модели, учитывающей динамику отрасли в целом. Таким образом, охватывая в комплексе индивидуальные предпочтения каждого участника социальной системы (микроуровень) и саму отрасль информационного управления (макроуровень), можно создать уникальную [6] по глубине проработки проблематики комплексную модель, которая сможет учесть все нюансы поведения участников социальной системы, не теряя при этом из виду общей картины. Разработка такого подхода может позволить заинтересованной в информационном управлении организации значительно оптимизировать затраты и, одновременно, повысить качество формируемых целей и стратегий информационных воздействий.

Социальные системы. В результате анализа социальных систем в [1,3] были выделены следующие элементы, образующие их структуру и формирующие ценность.

Агенты. Простейшие элементы социальной системы. Агенты представляют собой отображение людей и, соответственно, обладают своим мнением, рейтингом, а так же рядом других индивидуальных параметров.

Агенты спутники [1] («болваны» в бридже) – неактивные агенты. Чаще всего не принимают ничью сторону. Болваны подвергаются влиянию других агентов, но сами не способны оказывать влияния на своих соседей

Гуру-агенты (эксперты). В некоторых работах [3] вводятся агенты гуру. Когда такие агенты воздействуют на простых агентов, то те вне зависимости от своей предрасположенности, принимают точку зрения агента-гуру.

Лидеры мнений.Агенты, обладающие высоким рейтингом и способные формировать общественное мнение. Термин лидер мнения был сформирован в 50х годах XX века в теории общественного мнения. Согласно данной теории, малочисленная прослойка – «неформальные лидеры» или «лидеры мнений» действуют как посредники в передаче информации между СМИ и остальным большинством. Поскольку информация воздействует на большинство через «неформальных лидеров», эта теория была названа двухступенчатая модель влияния [4]. Отличия от гуру заключаются в том, что, в данном случае, несмотря на высокий рейтинг лидера, агенты, подверженные его влиянию вольны согласиться, то есть принять мнение лидера или отказаться, то есть остаться при своем.

Все перечисленные разновидности участников социальной сети способны формировать различные объединения по интересам, по территориальной принадлежности и по другим параметрам. Основные формирования агентов представлены ниже:

Группы агентов. Объединения агентов, связанных по каким-либо параметрам, например по территориальной принадлежности, стилю музыки и т.п. С точки зрения информационного управления группы – это минимально возможное сообщество в социальной сети [1]. В группе любые два агента влияют друг на друга прямым или косвенным образом.

Коалиции агентов. Логические объединения агентов, основанные на общих целях, мнениях.

Сообщества.Множество агентов, которые не подвергаются влиянию вне его[1].

Группы-события.Такие группы возникают в преддверии каких-либо важных событий и служат в основном для напоминания. Тематика таких групп, самая разнородная. Это может быть группа-событие, посвященное совместному походу на концерт. А может быть призыв пойти на митинг. Для аналитики огромный интерес представляет количество агентов, вступивших в группу, то есть давших формальное согласие посетить данное мероприятие. Получив количество участников такой группы, можно с большей долей вероятности спрогнозировать количество тех же самых людей на митинге, а также их настрой и соответственно последствия акций.

Краткое описание имитационной модели органа информационного управления. Для анализа и понимания принципов функционирования органов информационного управления следует провести качественный анализ отрасли с последующим построением причинно-следственной диаграммы или когнитивной карты отрасли. Такие карты широко используются в системной динамике и являются первым этапом построения динамических моделей.

Основной и наиболее важный параметр для органа информационного управления – это число последователей, то есть число людей, которые перешли в необходимое состояние, выгодное для органа информационного управления. Соответственно, можно составить диаграмму всех факторов, положительно и отрицательно влияющих на прирост последователей.

В результате анализа было выявлено несколько положительных и отрицательных петель обратной связи. Упрощенная когнитивная карта изображена на рисунке 1.

Рис. 1. Упрощенная когнитивная карта органа информационного управления

Следует понимать, что орган информационного управления, или центр, воздействует на агентов не напрямую, а через СМИ, средства массовой коммуникации и некоторые другие маркетинговые технологии, например вирусный маркетинг. При моделировании, допускается, что лидеры мнений изначально привязаны к управляющему органу и способствуют распространению информационных воздействий посредством прямого и косвенного влияния.

Из схемы видно, что отрицательную петлю задает прямое вмешательство конкурирующих органов информационного управления, «атакующих» центр. Для того чтобы противостоять данной информационной атаке, необходима контратака, которая при должном финансировании и подходе способна свести на нет все негативное влияние.

Основываясь на данной когнитивной карте, можно создать системно-динамическую имитационную модель, которая может быть, в свою очередь, адаптивной за счет изменения в доминировании петель обратной связи.

Краткое описание имитационной модели социальной системы. Социальная система, как было отмечено выше, представляет совокупность множества пользователей социальной сети и множества свободных агентов. Поведение участников социальной системы и социальной сети, в частности, зависит от следующих факторов [1]:

- Индивидуального, то есть предпочтений агента, способности выбрать то или иное состояние в отсутствие внешних воздействий.

- Социального, то есть фактора, определяемого взаимодействием агента с другими агентами сети;

- Административного, то есть результата воздействия управляющим органом и как следствие реакции на это воздействия, возможный выбор «навязанного» состояния.

При моделировании такой системы было необходимо сделать несколько допущений:

- Граф, представляющий социальную сеть не меняет свою структуру в ходе эксперимента;

- Свободные агенты могут свободно перемещаться в пространстве.

Упрощенная карта состояний агентов изображена на рисунке 2 и показывает, что в каждый момент времени агент может находиться в нескольких состояниях:

- Состояние неосведомленности. Агенты не обладают никакой информацией;

- Состояние осведомленности. Органы информационного управления оказывают воздействие на агентов с помощью СМИ, вирусного маркетинга, лидеров мнений. При этом агенты еще не принимают чью либо сторону;

- Последователи. Агенты, исходя из своих собственных предпочтений, могут выбрать определенный орган информационного управления и стать его последователями.

- Состояние изменения мнений. Агенты могут поменять свою точку зрения, то есть перейти в состояние, выгодное конкурирующему центру.

Рис. 2. Упрощенная карта состояний агентов социальной системы

Основная задача при построении данной модели была смоделировать все возможные механизмы воздействия на потенциальных пользователей с целью привлечь их на чью-либо сторону [3]. На схеме продемонстрирован вариант так называемой кооперативной игры [4], где три органа информационного управления «сражаются» между собой за рост числа последователей.

Выводы и дальнейшее развитие. Модель, основанная на комбинации подходов имитационного моделирования, состоит из двух уровней. Это макроуровень, который описывает окружающую среду и орган информационного управления и микроуровень, который описывает поведение агентов. Макроуровень реализован с помощью системной динамики, а микроуровень ? с помощью агентного моделирования.

В рамках создания полноценной системы поддержки информационного управления, открытым остается вопрос визуализации экспериментов, а так же их результатов. В дальнейшем развитии модели предлагается визуализировать ход эксперимента и его результата с помощью технологий ГИС. Таким образом, агентная модель социальной системы будет помещена на один из слоев, отображающих карту ГИС. Ожидается, что эта интеграция сможет придать более интуитивно понятный интерфейс модели, и получившаяся система в дальнейшем может быть использована в качестве полноценной системы поддержки принятия решений информационного управления [5] для планирования и формирования стратегий оперативных воздействий.

Список литературы

1. Губанов Д.А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д.А. Губанов, Д.А. Новиков, А.Г. Чхартишвили. – М.: Издательство физико-математической литературы: МЦНМО, 2010.?228 с.

2. Каталевский Д.Ю. «Динамический бизнес-план»: новый подход к бизнес планированию на основе агентного имитационного моделирования / Д.Ю. Каталевский, Р.А. Панов.

3. Grabisch M. A model of influence in a social network / M.Grabisch, Rusinowska A.

4. Колобашкина Л.В. Основы теории игр: учебное пособие / Л.В. Колобашкина. – М.:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 164 с.

5. Трахтенгерц Э.А. Компьютерные системы и методы поддержки информационного управления. – М.: СИНТЕГ, 2010. ? 132 с.

6. Каталевский Д.Ю.Системная динамика и агентное моделирование: необходимость комбинированного подхода 

Назад к списку