Метод основан на теории среднего поля
Сегодня социальные сети — это не только место для приятных бесед и обмена опытом, но и площадка для жарких дискуссий: то тут, то там в Интернете вспыхивают «священные войны». Кажется, они неуправляемы. 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 им. В.А. Трапезников, ИПУ РАН, доцент кафедры высшей математики МФТИ Иван КОЗИЦИН.
— Математические модели позволяют настраивать социальные сети для самых разных информационных кампаний, — говорит Иван Козицын. — Например, для деполяризации общества, разделенного на два враждебных 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, исходящим от вражеской стороны.
– Да. Но базовая модель, которая бы максимально точно описывала эти процессы взаимодействия людей в обществе, может быть общей. Сегодня моделей огромное количество, их задача — определить, под влиянием чего может измениться мнение индивида. Но все они так или иначе вращаются вокруг стандартных формул – чаще всего такие модели находят ответы для двух полярных групп (мы с этим разобрались 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 шкале координат, 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 верный механизм пути к этому.
– Он к этому стремится. Исходя из 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 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 и изображения убедят колеблющихся, в формулу необходимо ввести следующие данные о пользователе: возраст, пол, профессия, вероисповедание, психотип и т. д. Чем больше данных о личности и характере пользователя, тем эффективнее будет 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 и 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 времени или под влиянием тех или иных 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.
В новой статье речь идет о трех и более мнениях и создании среднего поля 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 влияют негативно: с помощью ботов, рекламы, рейтинга новостей. Главное, чтобы для достижения нашей цели они работали не на раздувание, а на гашение злобы и ненависти. Здесь нужно понимать, на какую группу людей нужно воздействовать. Как правило, в таких задачах ищут наиболее уязвимых и работают с ними. Наши модели позволяют находить такую группу.
— Надеюсь, до этого мы не дойдем, у нас другой менталитет. Но в наших формулах есть один параметр, который дает оценку личности человека. Это «центральность». На основе определенных признаков мы определяем, насколько тот или иной пользователь социальной сети влияет на окружающую 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. Мы условно относим такого человека к «серым кардиналам» и учитываем его в наших формулах.