КЛАСИФІКАЦІЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ТА МОДЕЛЕЙ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ В ІНТЕРЕСАХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ОПЕРАЦІЇ

Анотація

Інформаційна війна, яку веде противник проти України не менш небезпечна, ніж безпосередні бойові дії на лінії зіткнення. Враховуючи досвід широкомасштабної збройної агресії російської федерації проти України, можна дійти висновку, що ворог намагається підривати єдність українського суспільства, довіру громадян до влади та збройних сил. Соціальні мережі є сучасним та потужним інструментом розповсюдження спеціальних інформаційних матеріалів для ведення психологічного впливу на противника. Методи аналізу та моделі соціальних мереж викликають інтерес у науковців під час проведення досліджень в межах виконання бойових (спеціальних) завдань. Аналіз інформації у соціальних мережах про поведінку, особисті відомості, думки та погляди агентів соціальних мереж необхідний для проведення інформаційних операцій. Для аналізу даних у соціальних мережах існує багато застосунків, за допомогою яких проводиться моделювання інформаційних потоків, процесів взаємодії агентів всередині мережі, прогнозування їх поведінки, розрахунки параметрів та візуалізація графа мережі. За допомогою інформаційно-технічної системи або спеціалізованого програмного забезпечення, можна керувати великою кількістю облікових записів через адміністратора групи та впливати на поведінку інших агентів. З метою підвищення ефективності психологічного впливу агентів соціальних мереж на цільові аудиторії, необхідна розробка моделей соціальних мереж для вивчення закономірностей розповсюдження спеціальної інформації та встановлення зв’язків і взаємодії агентів з цільовою аудиторією противника. В даній статті проведена класифікація методів аналізу соціальних мереж, описані основні показники, що характеризують соціальні мережі, розглянуті моделі соціальних мереж. Для візуалізації отриманих результатів, щодо проведення класифікації методів та моделей розроблені та представлені структурні схеми. Перспективою подальшого дослідження є розробка графової нейронної мережі (graph neural networks), яка дозволить моделювати взаємодії та властивості графів для оцінювання рівня психологічного впливу в інтересах інформаційних операцій. Ця модель може використовувати методи графових згорток (graph convolutions), які базуються на локальних операторах для аналізу структури мережі.