Modeling the distribution and neutralization processes of information influences in a social network segment

Authors

  • Олександр Сергійович Улічев кафедра кібербезпеки та програмного забезпечення Центральноукраїнського національного технічного університету
  • Єлизавета Владиславівна Мелешко кафедра кібербезпеки та програмного забезпечення Центральноукраїнського національного технічного університету

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.22.14979

Keywords:

social networks, network generation models, informational influences, information security, influence agents, opinion leaders, informational confrontation

Abstract

In this paper, the research of existing social network generation models was conducted, the social network segment generation method was proposed with the possibility of choosing a different number and types of clusters, and distribution and neutralization processes of information influences in a social network segment with preselected network topology was simulated. The series of experiments to simulate the distribution and neutralization of information influences using various behavioral strategies by influence agents in a social network in order to identify the most effective actions for the dissemination of such influences was carried out. In total, three series of experiments were carried out. The first series of experiments to compare the effectiveness of the dissemination of information influences at various structural positions of influence agent in the social network segment was carried out. The second series of experiments in order to compare the effectiveness of informational influences with a different number of counteragents that counteract hostile informational influence was carried out. The third series of experiments at comparing the effectiveness of countering informational influence when blocking a different number of social connections of a hostile influence agent was carried out. It has been established that the effectiveness of information influences and information dissemination in a social network depends not only on the personal qualities of the influence agent, for example, his reputation, but also on the structural position and characteristics of nodes near influence agent. Experiments show that even with the most advantageous position and high potential of information impact, influence agent can be counteracted either by attracting counterparties or by blocking his social connections. The specific method of counteraction depends on the specific situation and the structure of the social network segment. A combined method can also be applied, when the spread of counter-information through counteragents is simultaneously used, and a certain number of social connections of influence agents are blocked.

References

Курбан О. В. Сучасні інформаційні війни в соціальних онлайн-мережах // Інформаційне суспільство, 2016. – Вип. 23. – С. 85–90. – URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/is_2016_23_15

Захарченко А.П. Інтернет-медіа: інтерактивний навчальний посібник для купсу "Підтримка сайту" для студентів відділення "Видавнича справа та редагування". – Київ, Видавець Марченко. – 2014. – 198 с.

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. – 2-е изд., стереотипное. – М.: Издательство физико-математической литературы: МЦНМО, 2010. – 228 с.

Бергер Й. Заразливий. Психологія вірусного маркетингу / Пер. з англ. Олени Замойської. – К.: Наш Формат, 2015. – 224 c.

Богуш В.М., Юдін О.К. Інформаційна безпека держави. – К.: "МК-Прес", 2005. – 432 с.

Ландэ Д.В., Фурашев В.Н., Брайчевский С.М., Григорьев А.Н. Основы моделирования и оценки электронных информационных потоков: Монография. – К.: Инжиниринг, 2006. – 176 с.

Erdös P., Rényi A. On the evolution of random graphs // Magyar Tudományos Akademia Matematikai Kutato Intezetenek Közlemenyei [Publications of the Mathematical Institute of the Hungarian Academy of Sciences], 1960. – Т. 5.

Watts D.J.; Strogatz, S. H. Collective dynamics of “small-world” networks // Nature. 393 (6684), 1998. – 440-442 p. doi:10.1038/30918. PMID 9623998.

Barab´asi L.-A., Albert R., Jeong H. Scale-free characteristics of random networks: the topology of the world-wide web. Physica, A281, 2000. – 69–77 p.

Bollobás B., Riordan O. Mathematical results on scale-free random graphs // Handbook of graphs and networks. Weinheim: Wiley-VCH, 2003. – P. 1-34.

Bollobás B., Borgs C., Chayes T., Riordan O.M. Directed scale-free graphs. ProceedingSODA '03 Proceedings of the fourteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, 2003. – 132–139 p.

Buckley P.G., Osthus D. Popularity based random graph models leading to a scale-free degree sequence. Discrete Mathematics, 282, 2004. – 53-63 p.

Берновски М.М., Кузюрин Н.Н. Случайные графы, модели и генераторы безмасштабных графов // Труды Института системного программирования РАН, текст научной статьи по специальности «Математика», 2012.

Райгородский А.М. Модели случайных графов и их применение // Труды МФТИ, 2010. – Т. 2, №4. – С. 130-140.

Ulichev O., Meleshko Y., Khokh V. The computer simulation method of a social network structure for the research of dissemination processes of informational influences // Scientific and Practical Cyber Security Journal (SPCSJ) 4(3). – Georgia, Tbilisi, 2019. – P. 34-47.

Ulichev O., Meleshko Ye., Sawicki D., Smailova S. Computer modeling of dissemination of informational influences in social networks with different strategies of information distributors // Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019.

Улічев О.С. Математична модель поширення інформаційно-психологічних впливів у сегменті соціальної мережі // Збірник наукових праць Кіровоградського національного технічного університету. Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація, Вип. 31. – Кропивницький: ЦНТУ, 2018. – С. 165-174.

Лазуткина Е. В. Лидеры мнений в информационном пространстве блогосферы рунета // Вестн. НГУ. Серия: История, филология, Т. 15, № 6, 2016. – С. 51-59.

Санин М.К., Барков Е.И. Эффективность блоггинга как маркетингового инструмента // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». № 2, 2016 – С. 107-112.

Katz E., Lazarsfeld P. Personal Influence: The Part Played by People in the Flow of Mass Communications // Publisher: Routledge, 2005. – 434 p.

Published

2020-09-30

Issue

Section

Articles