Развитие модели регионального Интернет-пользователя в части содержания и методик проведения опросов в Интернет-сообществах

Объектом исследования являются сообщества в социальных сетях регионального интернет пространства.

Предметом исследования является методика проведения онлайн-опросов в региональных Интернет-сообществах.

Цель исследования состоит повышении конверсии участия пользователей региональных Интернет-сообществ в онлайн-опросах и уровня достоверности получаемых ответов. Для достижения цели необходимо раскрыть следующие задачи:

1. Провести анализ методик проведения опросов в Интернет-сообществах с учетом исследования влияния ветвления, дублирования и комбинирования вопросов в опросных листах.

2. Разработать модель, отражающую влияние параметров пользователя и деструктивного контента на содержание опросного листа и эффективность проведения онлайн-опросов.

3. Разработать опросный лист и методику повышения конверсии участия пользователей региональных Интернет-сообществ в онлайн-опросах и уровня достоверности получаемых ответов, отражающие результаты проведенного исследования.

4. Оценить изменение уровня конверсии и достоверности результатов проведенного опроса посредством проведения многокритериального анализа репрезентативной выборки.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, математического анализа, методы математического и программного моделирования.

Новизна результатов:

1. Предложена модель, отличающаяся от известных учётом влияние параметров пользователя и метрик опасности деструктивного контента на содержание опросов в Интернет-сообществах Воронежской области.

2. В соответствие с разработанной моделью предложен новый опросный лист, учитывающий влияние ветвления, дублирования и комбинирования вопросов.

3. Предложен комплексный подход по разработке методики повышения конверсии участия пользователей региональных Интернет-сообществ в онлайн-опросах и уровня достоверности получаемых ответов.

4. Полученные результаты многокритериального анализа репрезентативной выборки позволяют оценить изменение уровня конверсии и достоверности результатов проведенного опроса.

Практическая ценность результатов:

1. Разработанная модель, учитывающая влияние параметров пользователя и метрик опасности деструктивного контента на содержание опросов в Интернет-сообществах Воронежской области, открывают перспективы для более качественного описания психологического портрета как Интернет-пользователя, как субъекта в популярных социальных сетях Воронежской области.

2. Предложенный опросный лист, учитывающий влияние ветвления, дублирования и комбинирования вопросов, может использоваться для проведения опросов пользователей сообществ Воронежской области.

3. Предложенная методика повышения конверсии участия пользователей региональных Интернет-сообществ в онлайн-опросах и уровня достоверности получаемых ответов может совершенствоваться под изменения в предпочтениях Интернет-пользователя региона.

4. Результаты многокритериального анализа репрезентативной выборки позволяют провести маркировку ресурсов и контента по предпочтениям регионального Интернет-пользователя.

На защиту выносятся:

1. Разработанная модель, учитывающая влияние параметров пользователя и метрик опасности деструктивного контента на содержание опросов в Интернет-сообществах Воронежской области.

2. Опросный лист для пользователей Интернет-сообществ Воронежской области, учитывающий влияние ветвления, дублирования и комбинирования вопросов.

3. Методика повышения конверсии участия пользователей региональных Интернет-сообществ в онлайн-опросах и уровня достоверности получаемых ответов.

Результаты многокритериального анализа репрезентативной выборки.

Актуальность темы исследования. В настоящее время социальные сети прочно вошли в повседневную жизнь значительной части людей, что дало новые возможности их для взаимодействия. Социальные сети как новая ареал становится сферой самопрезентации и самоутверждение индивида, расширяя как коммуникативные возможности человека, так и границы личностной идентичности. Такое свойство является ключевым фактором к росту популярности различных социальных сетей. Так, например, на сегодняшний день более 97 миллионов человек пользуются ежемесячно социальной сетью Вконтакте [1].

Социальные сети стали новым жизненным пространством, которое можно назвать киберпространством, где Интернет-пользователи общаются, обмениваются музыкой, фото и видео материалом, объединяются в группы по интересам. При взаимодействии пользователей генерируется контент, который имеет различное влияние на Интернет-пользователя. С возрастающим влиянием социальных сетей возрастает и доверие к ним по сравнению с другими источниками, такими как федеральные СМИ и Интернет-СМИ. Естественно, что такой мощный манипулирующий инструмент как социальные сети не мог быть замечен государственными органами и злоумышленниками [2].

Согласно Доктрине информационной безопасности, утвержденной Указом Президента Российской Федерации №646, проблема воздействия социальных сетей на людей особенно остро поднимается в последнее время из-за увеличения количества различных инцидентов несущие негативные влияние [3].

Одной из таких форм влияния является информационно-психологическое воздействие из вне. В Доктрине информационной безопасности РФ отмечено: «источником внешней угрозы информационной безопасности Российской Федерации является разработка рядом государств концепций информационных войн, предусматривающих создание средств опасного воздействия на информационные сферы других стран мира, нарушение нормального функционирования информационных и телекоммуникационных систем, сохранности информационных ресурсов, получение несанкционированного доступа к ним» [4].

Примером воздействия является, то как зарубежные средства массовой информации с помощью социальных сетей увеличивают количество информации, содержащей негативную оценку действиям Российской Федерации.

Различные экстремистские [4,5], радикально настроенные религиозные и террористические организации также стали использовать информационно-психологические механизмы воздействия на сознание людей для дестабилизации общества. Основным «ареалом обитания» террористов и вербовщиков, безусловно, являются социальные сети, предоставляющие обширный доступ к сотням миллионов пользователей по всему миру. Террористы имеют многочисленные аккаунты, а в случае их блокировки открывают новые, распространяют экстремистские фото-, аудио- и видеоматериалы в различных группах и сообществах, которые можно достаточно легко найти по ключевым словам.

Особое внимание террористов, старающихся вовлечь в свои ряды новых сторонников, обращено на молодежь как наиболее уязвимую для психоидеологических манипуляций возрастную группу. [6] Примером может служить появление первых официальных страниц «Исламского государства» во «ВКонтакте», которое совпало с началом массовых блокировок исламистов в Twitter и Facebook. Они каждый день отчитываются об успехах строительства халифата на захваченных территориях. На странице виляете Нинава рядом с трансляцией боевой операции публиковались отчёты о работе с молодёжью во время священного месяца Рамадан и казнях «предателей», которых руководство провинции периодически находит в стане боевиков и жителей оккупированных территорий [7].

Другими словами, свобода слова в сети воспринимается многими как вседозволенность, которая повышает уровень агрессии в обществе, а вопрос совершенствования модели регионального Интернет-пользователя с целью минимизации эффективности реализации информационного воздействия подобного деструктивного контента в настоящее время является одним из ключевых не только для организаций по защите информации, но и государства в целом [8,9].

Таким образом, актуальность исследования обусловлена следующими факторами:

1. Социальные сети стали неотъемлемой частью повседневной жизни пользователей, что привело к повышенному вниманию со стороны злоумышленников, так и организаций по защите информации и государства.

2. Относительная слабая защищенность и осведомленность людей от вредоносного воздействия социальных сетей.

3. Необходимость принятие мер по сокращению негативного влияния на Интернет-пользователя.

Таким образом в работе было проведено исследование содержания и методик проведения опросов в региональных Интернет-сообществах, состоящее из анализа методик проведения опросов в Интернет-сообществах, исследования взаимосвязи социально-психологической модели регионального пользователя с содержанием опросов в Интернет-сообществах, анализа потребностей регионального Интернет-пользователя, а также исследования возможных деструктивных действий Интернет-пользователей региона под влиянием вредоносных контентов.

Полученные результаты были учтены при формировании опросного листа в рамках проведения опроса региональных Интернет-пользователей посредством проведения оценки влияния параметров пользователя и параметров деструктивного контента на содержание опросов в Интернет-сообществах, популярных в регионе. По результатам проведенного анализа в работе представлена матрица, отражающая вопросы опросного листа и причины, по которым данные вопросы были включены. В результате был разработан перечень вопросов с предложенными ответами для региональных пользователей социальной сети.

Вместе с тем в исследовании разработана методики получения и анализа репрезентативной выборки, основу которой составляют функциональные возможности ресурса и разработанная во второй главе модель оценки влияния параметров пользователя и контента. В результате работы проведен анализ репрезентативной выборки в разрезах различных наборов параметров, наиболее интересных в контексте обеспечения информационной безопасности региональных социальных сетей в целом и совершенствования модели регионального пользователя в частности.

По окончании работы были получены следующие результаты и выводы:

1. Впервые была разработана модель, учитывающая влияние параметров пользователя и метрик опасности деструктивного контента на содержание опросов в Интернет-сообществах Воронежской области. Разработанная модель открывает перспективы для более качественного описания психологического портрета как Интернет-пользователя в целом, так и субъекта популярных социальных сетей Воронежской области в частности.

2. В соответствие с разработанной моделью предложен новый опросный лист, который может использоваться для проведения опросов пользователей сообществ Воронежской области.

3. Предложен инновационный подход по разработке методики получения и анализа репрезентативной выборки, который позволяет усовершенствовать модель регионального Интернет-пользователя. Предложенная методика получения и анализа репрезентативной выборки может совершенствоваться под изменения в предпочтениях Интернет-пользователя региона.

4. Результаты многокритериального анализа репрезентативной выборки позволили впервые провести анализ результатов опроса в требуемых согласно разработанной модели разрезах и условиях фильтрации. Такие результаты позволяют провести маркировку ресурсов и контента по предпочтениям регионального Интернет-пользователя.

1. Монахов Ю.М. Моделирование распространения нежелательной информации в социальных медиа / Ю.М. Монахов, К.Г. Абрамов; Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова. – Т.17, №3. – С. 15-18.

2. Канин Д.М. Информационные технологии как инструментарий интеллектуализации управления устойчивым развитием территории / Д.М. Канин, Л.В. Паринова, И.Я. Львович // Информация и безопасность – Т. 16. – № 1. – С. 31–38.

3. Артишевская Т.М. Психологический портрет пользователя социальными сетями / // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2012. Т. 1. № 9. С. 6-9.

4. Barabasi, A. L. Network medicine: a network–basedapproach to human disease. Nat. Rev. Genet. 12. – Р. 56–68.

5. Bagler, G. Assortative mixing in protein contact networks and protein folding kinetics[Text] / G. Bagler, S. Sinha // Bioinformatics. – 2007. – P. 1760–1767.

6. Carlos A.R. Social Network Analysis in Telecommunications. – Hoboken: John Wiley & Sons. – Р. 4. –8.

7. Scott J. The SAGE Handbook of Social Network Analysis / Scott J.. – SAGE Publications. – Р.346–347.

8. Рамазанова Р.И. Модели распространения вредоносного контента в социальных сетях // Информационная безопасность и защита персональных данных. Проблемы и пути их решения: VII Межрегиональная научно-практическая конференция. – Брянск: БГТУ – 89 с.

9. Wang H. Towards social user profiling: unified and discriminative influence model for inferring home locations. In Proceedings of SIGKDD, pages 1023–1031. ACM. – 312 p.

10. Newman M. Networks: An Introduction / M. E. J. Newman. – Oxford : Oxford University Press. – 2010. – 720 p.

11. Newman M. E. Random graph models of social networks / M. E. J. Newman, D. J. Watts, S. H. Strogatz // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. – 2002. – Vol. 99. – P. 2566-2572.

12. Garcia R. Weighted content based methods for recommending connections in online social networks / R. Garcia, X. Amatriain, 2008. – P. 69-76.

13. Blondel V. D. Fast unfolding of communities in large networks / V. D. Blondel, J. Guillaume, R. Lambiotte, E. Lefebvre // Journal of Statistical Mechanics – 2008. – P. 11

14. Bothorel C. Social network analysis and unpopular content recommendation / C. Bothorel // Review of New Information Technologies (RNIT). – Vol. 5. № 11. – Р. 49.

15. Alan E. Mislove. Online Social Networks: Measurement, Analysis, and Applications to Distributed Information Systems. Houston, Texas: RICE University, 2009. – Р. 46–47.

16. Personality and motivations associated with Facebook use / Ross C. [et al.] // Computers in Human Behavior. 2009. Vol. 25. № 2. P. 578—586.

17. Forest A.L. When social networking is not working: Individuals with low self-esteem recognize but do not reap the benefits of self-disclosure on facebook // Psychological Science. 2012. Vol. 23. № 3. P. 295—302.

18. Лукин Е.Л. Социально-психологические аспекты взаимодействия пользователей в виртуальных социальных сетях – 2008. – 173 с.

19. Артишевская Т.М. Психологический портрет пользователя социальными сетями Т. 1. № 9. – С. 6-9.

20. Ильин А.Л. Типы пользователей online-социальных сетей: теоретико-методологические основания для классификации Т. 1. № 9. С. 6-9.

21. Голубицкий Ю.В. Бизнес по-русски. Социологические этюды / Юрий Голубицкий. - М.: Вече, 2015. - 288 c.

22. Давыдов Ю. Н. Искусство как социологический феномен: моногр. / Ю.Н. Давыдов. - М.: Наука,  - 184 c.

23. Федотова, Л.Н. Анализ содержания - социологический метод изучения средств массовой коммуникации / Л.Н. Федотова. - М.: Научный мир, . - 214 c.

24. Батыгин, Г.С. Лекции по методологии социологических исследований / Г.С. Батыгин. - М.: Российский университет дружбы народов (РУДН), . - 295 c.

25. Бутенко, И.А. Анкетный опрос как общение социолога с респондентами / И.А. Бутенко. - М.: Высшая школа, 2014. - 176 c.

26. Девятко, И. Ф. Методы социологического исследования / И.Ф. Девятко. - М.: КДУ,  - 296 c.

27. Дзуцев, Х. В. Беслан после 1-3 сентября 2004 года. Социологический анализ / Х.В. Дзуцев. - М.: Российская политическая энциклопедия, . - 352 c.

28. Добреньков, В. И. Методология и методика социологического исследования / В.И. Добреньков, А.И. Кравченко. - М.: Академический Проект, Альма Матер, 2015. - 544 c.

29. Добреньков, В. И. Методы социологического исследования / В.И. Добреньков, А.И. Кравченко. - М.: ИНФРА-М,  - 768 c.

30. Тахтарев, К. М. К. М. Тахтарев. Социологические труды / К.М. Тахтарев. - М.: Издательство Русской Христианской гуманитарной академии, 2014. - 840 c.