Группа ученых из Московского физико-технического института совместно с коллегами из Института прикладной математики им. M. литически решить не исследованную ранее задачу: они впервые определили, каким образом периодически усиливающаяся пропаганда в СМИ со стороны одной из конкурирующих групп способна вывести из равновесия сложившееся соотношение двух противоборствующих сторон.

Также был проведен иллюстрирующий модель численный эксперимент. Об исследовании сообщает пресс-релиз МФТИ.

Работа, опубликованная в журнале Mathematical Models and Computer Simulations, применима для решения реальных задач взаимодействия двух конкурирующих сторон, что позволит, как надеются авторы, с высокой точностью прогнозировать исходы информационных войн.

Соавтор исследования, доктор физико-математических наук, ведущий сотрудник ИПМ имени Келдыша Александр Петров так прокомментировал возможность изучения какого-либо социального процесса с помощью математического моделирования: «Верхнюю планку на успешность социального исследования и точность результатов накладывает адекватность тех положений, которые мы закладываем в модель. Поэтому, в частности, очень редко оказываются плодотворными модели социальных процессов, основанные на гипотезе о рациональном поведении, понимаемом чаще всего как максимизация некоторого рода благ или минимизация некоторого рода издержек. Человек социальный гораздо сложнее и тоньше, чем человек экономический. Соответственно, мы стараемся строить модели информационного противоборства, основанные на более сложных представлениях о принятии решений человеком: например, некоторые из них основаны на нейрологической схеме, предложенной классиком математической психологии, американским ученым российского происхождения Николасом Рашевским».

Математическое моделирование распространения информации в социуме - перспективное и востребованное направление для исследований: «кто владеет информацией, тот владеет миром». Эта обширная и, казалось бы, субъективная задача сводится математиками к составлению дифференциальных или интегро-дифференциальных уравнений. Победа в информационной войне одной из противоборствующих групп в рамках данной модели - это численный перевес сторонников. Поэтому в описываемой модели исследователи устанавливают зависимость количества участников в каждой из двух противоборствующих групп, распространяющих выгодную им информацию через СМИ, от времени. Ученые стремятся приблизить модель к реальности и вводят дополнительные регулирующие коэф уравнениях численные значения коэффициентов, регулирующих модель, получают в результате обобщения данных, без учета особенностей каждого человека.

«Сейчас исследователи социума в основном делают прогнозы для конкретного случая информационного взаимодействия на основе анализа большого количества исходных данных. Например, анализируя запросы пользователей в поисковых системах Интернета. При этом они не занимаются построением универсальных математических моделей. А такие модели необходимы, если мы хотим предсказывать исход информационного взаимодействия», - считает один из авторов статьи, сотрудник кафедры высшей математики МФТИ Ольга Прончева.

Ранее интенсивность распространения информации противоборствующими сторонами при построении моделей учитывалась как постоянная. Ученые МФТИ с коллегами приняли в расчет то, что реальные информационные кампании характеризуются непостоянством вбросов через СМИ. Авторы работы ввели переменную, которая отвечает за дестабилизирующий эффект - кратковременное усиление пропаганды одной из сторон. Таким образом, параметр, характеризующий интенсивность распространения информации этой стороны через СМИ, имеет вид кусочно-периодической функции времени. Аналитическое решение новой системы дифференциальных уравнений и численный эксперимент показали, что в таком случае наблюдается выход на периодический режим после переходного периода, когда «включается» дестабилизатор. То есть краткосрочное увеличение интенсивности пропаганды при учете ее забывания обществом не имеет долгосрочных последствий.

Данную модель исследователи уже применили для решения реальной задачи. Тестирование проводилось в процессе разработки эффективной рекламы компьютерных игр для частной компании. Исследователи прогнозировали ситуацию, в которой потребители успевали бы заинтересоваться и купить продукт до того момента, когда его пиратские версии будут доступны в Интернете и, естественно, перехватят интерес. В данном случае одна противоборствующая сторона математической модели - компания, вторая - «игровые пираты». Они нашли коэффициенты уравнений по уже известным данным, предоставленным компанией, построили модель и подсказали заказчикам, как часто нужно делать вброс рекламной информации. Прогнозы оказались эффективными.

Но на этом ученые не останавливаются. Большой минус модели, описанной выше, - отсутствие возможности изменить выбор противоборствующей стороны.

«Мы уже давно работаем с подобными моделями. Сейчас мы разрабатываем учет перехода участников социальных групп от одной стороны к другой в зависимости от воздействия на них разных параметров. В начале года у нас вышла еще одна работа - «Моделирование влияния политической поляризации на результат пропагандистской битвы». Некоторые члены общества изначально более склонны к левой политической позиции, другие - к правой. И пусть одна из сторон противоборства между левыми и правыми обладает более мощными масс-медиа. Если происходит поляризация общества (левые становятся еще более левыми, а правые - еще более правыми), то какой из сторон информационного противоборства это выгодно: той, которая обладает преимуществом в интенсивности медиапропаганды, или наоборот? Ответ получился нетривиальный: пока поляризация невелика, ее возрастание благоприятствует партии с более сильными медиа, так как поляризация позволяет этой партии выделить в обществе своих сторонников и путем пропаганды сформировать из них устойчивое большинство. Однако если поляризация общества вырастет слишком сильно, то преимущество в медиапропаганде перестанет давать эффект, поскольку левые и правые радикалы не могут переубедить друг друга. Этот результат не противоречит интуиции, но его было бы трудно получить без математического моделирования», - рассказал нам Александр Петров.

Аналог Ноткоин - TapSwap Получай Бесплатные Монеты

Подробнее читайте на polit.ru