Статья: Новые технологии выявления ультраправых экстремистских сообществ в социальных медиа

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Подходы, связанные с созданием инструментов для выявления экстремистских сообществ в социальных медиа, мы классифицировали по следующим категориям: автономный, аддитивный, гибридный, многоуровневый (табл. 2). Ключевые характеристики технологий: информация из открытых источников, применение группы методов Web-mining (извлечение и уточнение знаний о людях, сообществах, структурах, системах, организациях, событиях, их взаимосвязях и взаимном влиянии), автоматический и полуавтоматический сбор данных, модели машинного обучения (ML), установленные правила кодирования, формализованные переменные «фоновых характеристик» и «фоновой аналитики».

Таблица 2. Классификация подходов по созданию инструментов для выявления экстремистских сообществ в социальных медиа

Категория

Описание

Слабые стороны

Сильные стороны

Автономный

Лингвистические маркеры для автоматизированного анализа текста: словари триггерных слов, имеющих отношение к пропаганде / продвижению / оправданию насильственных действий; речевые клише для выявления социальных, психологических и личностных процессов

Сложность однозначной интерпретации триггерных слов, вероятностный набор языковых маркеров для определения речевых шаблонов, «информационный шум»

При постоянном совершенствовании вычислительной лингвистики данный подход может использоваться для идентификации авторов анонимных блогов, сообщений и в качестве подтверждающих доказательств радикализации

Аддитивный

Поведенческие траектории, ролевые модели, контрафактное отклонение, психологические и биологические механизмы насильственного экстремизма и психологии предубеждения

Дефицит данных, либо они слабы или их нет

совсем, строгие методы отсутствуют, зачастую невозможно подобрать критерии для измерений, опора на нейронаучные исследования

Основательная теоретическая база, успешные попытки типологизации и классификации моделей поведения, траекторий; доказанная эффективность использования метода case study для формализации качественных данных

Гибридный

Типология социальных связей, поведенческие, эмоциональные, операциональные и личностные механизмы радикализации, выявление внешних факторов влияния в онлайн-радикализации

Вероятностный характер выявленных причинноследственных механизмов вследствие пробелов в исходных данных; требуется многократное эмпирическое тестирование

Возможность определять важные структурные и реляционные изменения и тенденции внутри и между сетями, образованными ультрарадикальными сообществами, в перспективе прогнозировать терминальную стадию планирования инцидента, выбор цели, соответственно, скоординировать усилия по его пресечению

Многоуровне-вый

Комплексная оценка рисков роста насильственного экстремизма; корреляция переменных микро-, макро- и мезоуровня; построение структуры сетевых кластеров для атрибутов (организационная иерархия, сетевая сплоченность, идеологическая платформа и др.; прогнозирование поведенческих траекторий; геопространственные, временные компоненты и др.)

Возможность реализации только при наличии постоянно обновляемых баз данных; ограничения доступа к полным данным для академических исследователей

Перспектива преодолеть проблему «объяснительной пропасти» в части радикализации: почему только некоторые люди из числа тех, кто находится в одинаковых условиях, переходят к насильственным действиям. Социально-топологическая картина структурной, реляционной, социальной индивидуальной и групповой динамики мобилизации на насилие; проследить изменения масштаба и характера социальных и вспомогательных связей радикалов; понимание уязвимостей индивидуальных акторов, структуры и моделей отношений, которые они формируют в онлайн-среде

Реализуемые на сегодняшний момент подходы зачастую обладают низкой селективностью и для решения узкоспециализированных задач не дают эффективных результатов. Альтернативой является способ обнаружения целевой группы по характерному изменению активности группы в «окрестности» ключевых событий. Например, активность сторонников ультраправых движений в социальной сети ВКонтакте значительно увеличивается в окрестности «29.04», которая означает «день рождения 29.04.1999» - день, знаковый для такого рода сообществ, поскольку связан с конкретным персонажем, неонацистом, совершившим инцидент в Хабаровске. В качестве базовых характеристик мы рассматриваем меру активности пользователей, т.е. совокупность таких показателей, как количество постов на стене сообщества, комментариев, лайков, просмотров и других показателей в единицу времени. Таким образом, по изменению активности группы в «окрестности» ключевых событий можно судить о принадлежности этой группы к тому или иному ультрарадикальному сообществу. Очевидно, что для надежной идентификации группы необходимо зафиксировать подъем, высокий уровень и спад активности в группе, причем в разные даты (представляющие календарь ключевых событий). В настоящее время коллектив авторов проводит тестирование инструмента, разработанного на основе предлагаемого метода, обозначенного как календарно-корреляционный анализ (ККА).

В завершение подчеркнем, что создание эффективных технологий выявления экстремистских сообществ в социальных медиа для сдерживания онлайн-радикализации, прогнозирования инцидентов возможно. Основа - адаптация прошлых статических типологий, корреляция с использованием методов социальной науки, предназначенных для решения сложных процессов (социальной топологии) и компьютерных наук. Это задача с вызовом, но растущие мощности вычислительной техники и изобретательность ученых в области computer science делают эту задачу решаемой.

Литература

1. Карпова А.Ю. Механизмы индивидуальной радикализации в процессе самоорганизации молодежи // Молодежь и молодежная политика: новые смыслы и практики: сб. / под ред. С.В. Рязанцева, Т.К. Ростовской. М., 2019. С. 69-81. (Демография. Социология. Экономика).

2. О противодействии экстремистской деятельности: Федеральный закон Российской Федерации от 25.07.2002 № 114-ФЗ (ред. от 23.11.2015). URL: http://www.consultant.ru/docu- ment/cons_doc_LAW_37867/ (дата обращения: 15.07.2019).

3. О противодействии терроризму: Федеральный закон от 6 марта 2006 г. № 35-ФЗ (ред. от 31.12.2014). URL: http://nac.gov.ru/zakonodatelstvo/zakony/federalnyy-zakon-ot-6-marta-2006-g-n- 35-fz-o.html (дата обращения: 15.07.2019).

4. Комплексный план противодействия идеологии терроризма в Российской Федерации на 2019-2023 годы. URL: blob:http://nac.gov.ru/ead1093d-f2e1-46c5-b059-0b9cc15645a9 (дата обращения: 15.07.2019).

5. Borum R. Radicalization into Violent Extremism I: A Review of Social Science Theories // Journal of Strategic Security. 2011. Vol. 4, № 4. Р. 7-36.

6. Lewis R. Alternative ENDNOTES Influence: Broadcasting the Reactionary Right on YouTube: Report // Data & Society's Media Manipulation research initiative. 2018. URL: https://datasociety.net/research/media-manipulation (accessed: 16.07.2019).

7. Fact Sheet. START. Far Right Fatal Ideological Violence Against Religious Targets 19902018. URL: https://www.start.umd.edu/pubs/START_ECDB_FarRightFatalIdeologicalViolenceAga-instReligiousT argets 1990-2018_Oct2018 .pdf (accessed: 16.07.2019).

8. Антидиффамационная лига. White Supremacists Step Up Off-Campus Propaganda Efforts in 2018. URL: https://www.adl.org/resources/reports/white-supremacists-step-up-off-campus-propaganda-efforts-in-2018 (accessed: 11.06.2019).

9. ICSR. The Cost of Crying Victory: Policy Implications of the Islamic State's Territorial Collapse. 2018. URL: https://icsr.info/wp-content/uploads/2019/01/ICSR-ICCT-Feature_The-Cost-of- Crying-Victory-Policy-Implications-of-the-Islamic-State%E2%80%99s-Territorial-Collapse.pdf (accessed: 19.06.2019).

10. Stochastic Terrorism: Part 1, triggering the shooters. 2011. Jan. 26. URL: http://stochas- ticterrorism.blogspot.com/ (accessed: 25.06.2019).

11. BruiniusH., O'Carroll E. `Lone wolves' and the rhetoric that fuels them // The Christian Science Monitor. 2018. Oct. 29. URL: https://www.csmonitor.com/USA/Society/2018/1029/Lone-wolves-and-the-rhetoric-that-fuels-them (accessed: 18.06.2019).

12. Beutel A. The New Zealand Terrorist's Manifesto: a look at some of the key narratives, beliefs and tropes. 2019. Apr. 30. URL: https://www.start.umd.edu/news/new-zealand-terrorists-manifesto-look-some-key-narratives-beliefs-and-tropes (accessed: 16.07.2019).

13. Zeng D., Chen H., Lusch R. Social Media Analytics and Intelligence // Intelligent Systems, IEEE. 2011. Vol. 25 (6). P. 13-16. DOI: 10.1109/MIS.2010.151.

References

1. Karpova, A.Yu. (2019) Mekhanizmy individual'noy radikalizatsii v protsesse samoorganizatsii molodezhi [The mechanisms of individual radicalization in the process of youth self-organization]. In: Ryazantsev, S.V. & Rostovskaya, T.K. (eds) Molodezh' i molodezhnayapolitika: novye smysly iprak- tiki [Youth and youth policy: new meanings and practices]. Moscow: RAS. pp. 69-81.

2. The Russian Federation. (2002) Federal Law No. 114-FZ of the Russian Federation of July 25, 2002, (as amended on November 23, 2015) “On counteraction to extremism”. [Online] Available from: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_37867/ (Accessed: 15th July 2019).

3. The Russian Federation. (2006) Federal Law N 35-FZ of March 6, 2006 (as amended on December 31, 2014) “On Countering Terrorism”. [Online] Available from: http://nac.gov.ru/zakonodatelstvo/zakony/federalnyy-zakon-ot-6-marta-2006-g-n-35-fz-o.html (Accessed: 15th July 2019). (In Russian).

4. The Russian Federation. (n.d.) Kompleksnyy planprotivodeystviya ideologii terrorizma vRos- siyskoy Federatsii na 2019-2023 gody [A comprehensive plan to counter the ideology of terrorism in the Russian Federation for 2019-2023]. [Online] Available from: blob:http://nac.gov.ru/ead1093d- f2e1-46c5-b059-0b9cc15645a9 (Accessed: 15th July 2019).

5. Borum, R. (2011) Radicalization into Violent Extremism I: A Review of Social Science Theories. Journal of Strategic Security. 4(4). pp. 7-36. DOI: 10.5038/1944-0472.4.4.1.

6. Lewis, R. (n.d.) Alternative ENDNOTES Influence: Broadcasting the Reactionary Right on YouTube. Report. Data & Society's Media Manipulation research initiative. Published September 18, 2018. [Online] Available from: https://datasociety.net/research/media-manipulation (Accessed: 16th July 2019).

7. National Consortium of the Study of Terrorism and Responses to Terrorism. (n.d.) Fact Sheet. START. Far Right Fatal Ideological Violence Against Religious Targets 1990-2018. [Online] Availa-ble from: https://www.start.umd.edu/pubs/START_ECDB_FarRightFatalIdeologicalViolenceAga-instReligiousTargets1990-2018_Oct2018.pdf (Accessed: 16th July 2019).

8. Anti-Defamation League. (2018) White Supremacists Step Up Off-Campus Propaganda Efforts in 2018. [Online] Available from: https://www.adl.org/resources/reports/white-supremacists-step-up-off-campus-propaganda-efforts-in-2018 (Accessed: 11th June 2019).

9. ICSR. (2018) The Cost of Crying Victory: Policy Implications of the Islamic State's Territorial Collapse. [Online] Available from: https://icsr.info/wp-content/uploads/2019/01/ICSR-ICCT-Feature_The-Cost-of-Crying-Victory-Policy-Implications-of-the-Islamic-State%E2%80%99s- Territorial-Collapse.pdf (Accessed: 19th June 2019).

10. Stochastic Terrorism. (2011) Stochastic Terrorism: Part 1, triggering the shooters. January 26, 2011. [Online] Available from: http://stochasticterrorism.blogspot.com/ (Accessed: 25th June 2019).

11. Bruinius, H. & O'Carroll, E. (2018) `Lone wolves' and the rhetoric that fuels them. The Christian Science Monitor. 29th October. [Online] Available from: https://www.csmo-nitor.com/USA/Society/2018/1029/Lone-wolves-and-the-rhetoric-that-fuels-them (Accessed: 18th June 2019).

12. Beutel, A. (2019) The New Zealand Terrorist's Manifesto: A look at some of the key narratives, beliefs and tropes. 30th April. [Online] Available from: https://www.start.umd.edu/news/new- zealand-terrorists-manifesto-look-some-key-narratives-beliefs-and-tropes (Accessed: 16th July 2019).

13. Zeng, D., Chen, H. & Lusch, R. (2011) Social Media Analytics and Intelligence. Intelligent Systems, IEEE. 25(6). pp. 13-16. DOI: 10.1109/MIS.2010.151.

Источник: https://otherreferats.allbest.ru/download/1232907/