Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ процесса выявления информационных операций 11
1.1 Актуальность разработки технологий выявления информационных операций 11
1.2 Анализ существующих подходов выявления информационных операций 27
1.3 Обоснование требований своевременности выявления информационных операций 32
1.4 Постановка задачи исследования 36
1.5 Выводы по первой главе 39
2. Разработка модели распространения сообщений средств массовой информации сети интернет 40
2.1 Выбор математического аппарата для разработки модели 40
2.2 Модель распространения сообщений средств массовой информации сети Интернет 42
2.3 Оценка адекватности модели 51
2.4 Определение параметров структур распространения сообщений 54
2.5 Исследование модели распространения сообщений средств массовой информации сети Интернет 59
2.6 Выводы по второй главе 65
ГЛАВА 3. Разработка алгоритма выявления информационных операций в сообщениях СМИ сети интернет 66
3.1 Формирование рабочего словаря признаков 66
3.2 Построение решающего правила 68
3.3 Алгоритм выявления информационных операций в сообщениях СМИ сети Интернет 75
3.4 Исследование свойств алгоритма определения структуры распространения сообщений . 81
3.4.1 Оценка корректности алгоритма 81
3.4.2 Оценка сложности алгоритма 83
3.4.3 Оценка точности алгоритма 84
3.4.4 Оценка вычислительной устойчивости алгоритма 87
3.5 Выводы по третьей главе 88
4 Разработка системы выявления информационных операций в сообщениях СМИ сети интернет 89
4.1 Структура системы выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет 89
4.2 Методика применения системы выявления информационных операций в СМИ сети Интернет 99
4.3 Оценивание эффективности системы выявления ИО в СМИ сети Интернет 104
4.4 Выводы по четвертой главе 109
Заключение 110
Список сокращений и условных обозначений 113
Список использованных источников
- Анализ существующих подходов выявления информационных операций
- Модель распространения сообщений средств массовой информации сети Интернет
- Исследование свойств алгоритма определения структуры распространения сообщений
- Методика применения системы выявления информационных операций в СМИ сети Интернет
Введение к работе
Актуальность исследования. Эффективно функционирующая система средств массовой информации (СМИ) является неотъемлемым механизмом управления социально-экономической системой (СЭС) в геополитическом пространстве любого государства. СМИ выполняют роль канала прямой и обратной связи в отношениях государства и общества: с одной стороны распространения информации, с другой, отражения интересов социума в принимаемых властными структурами решениях. Система СМИ реализует мониторинг и вырабатывает информационные воздействия как реакцию на различные процессы в обществе.
Одним из значимых сегментов системы СМИ в современных условиях является совокупность источников сети Интернет. Данные социологических опросов и психологических исследований показывают, что непрерывно увеличивается количество потребителей информации из сети Интернет, устройств доступа к сети, в первую очередь мобильных, расширяется спектр услуг, предоставляемых с помощью глобальных сетей. Потребители информации из сети Интернет все больше доверяют ей: в первую очередь СМИ и социальным сетям. Эта особенность может использоваться, в том числе, и в манипулятивных целях, что неоднократно обнаруживалось исследователями в области информационного противоборства (Манойло А.В., Панариным И.Н., Расторгуевым С.П. и др.). При этом взаимоувязанную последовательность информационных воздействий для достижения поставленной цели они называют информационной операцией (ИО).
Возникает противоречие между современным состоянием информационного пространства сети Интернет и возможностями оперативного и достоверного выявления ИО существующими средствами противодействия. Разрешение данного противоречия представляет собой актуальную научную задачу.
В связи с этим целью диссертационного исследования является повышение точности и обеспечение своевременности выявления ИО в сообщениях русскоязычных СМИ сети Интернет. Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
-
Анализ распространения сообщений СМИ сети Интернет по определенной теме, определение признаков, характерных для ИО.
-
Разработка модели распространения сообщений СМИ сети Интернет.
-
Синтез алгоритма выявления ИО в СМИ сети Интернет.
-
Обоснование структуры системы выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет.
-
Разработка методики применения системы выявления ИО в публикациях СМИ сети Интернет.
-
Программная реализация и внедрение модуля мониторинга ИО в СМИ сети Интернет, оценка эффективности внедряемой системы.
Объектом исследования в диссертационной работе русскоязычные СМИ сети Интернет, зарегистрированные в установленном порядке в реестре Роском-надзора «Перечень наименований зарегистрированных СМИ».
В качестве предмета исследования рассмотрены методы и способы выявления ИО в сообщениях русскоязычных СМИ сети Интернет.
Методы и средства исследования. Для выполнения исследований и решения указанных задач использовались методы автоматической обработки текстов, теории графов, теории распознавания образов, теории вероятности и математической статистики.
При разработке программного комплекса использовались методы объектно-ориентированного программирования и языки программирования высокого уровня.
Научная новизна полученных в диссертационной работе результатов, выводов и рекомендаций:
1. Разработана модель распространения сообщений СМИ сети Интернет,
отличающаяся от известных учетом хронологии появления сообщений, подобия
их текстов и характеристик источников, позволяющая выделять компоненты сла
бой связности из множества публикаций по определенной теме.
-
Предложен алгоритм выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет, учитывающий структуру распространения сообщений, обеспечивающий обнаружение признаков активной фазы информационной операции.
-
Сформирована структура системы выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет.
-
Разработана методика применения системы выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет.
Положения, выносимые на защиту:
-
Модель распространения сообщений СМИ сети Интернет.
-
Алгоритм выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет.
-
Структура системы выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет.
-
Методика применения системы выявления ИО в сообщениях СМИ сети Интернет.
Теоретическая ценность диссертации заключается в развитии методических подходов к исследованию процессов распространения информации в сети Интернет. Разработанные теоретические и прикладные положения позволяют своевременно и с высокой точностью выявлять ИО в СМИ сети Интернет.
Практическая значимость заключается в доведении разработанного научно-методического инструментария выявления ИО в СМИ сети Интернет до программного комплекса, используемого в деятельности аналитика, и подтверждается свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013618833 от 19.09.2013, № 2015613803 от 26.03.2015, № 2015614872 от 29.04.2015 Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Роспатент).
Обоснованность и достоверность научных положений, основных выводов и результатов диссертации обеспечивается за счет анализа состояния исследований в данной предметной области, согласованности теоретических выводов с результатами экспериментальной проверки модели и алгоритма, а также апробацией основных теоретических положений диссертации в печатных трудах и докладах на научных конференциях.
Внедрение результатов исследования осуществлено в практику деятельности ведомственных информационно-аналитических подразделений и в учебный процесс Академии ФСО России, что подтверждается соответствующими актами.
Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на VIII Всероссийской межведомственной научной конференции «Актуальные проблемы развития технологических систем государственной охраны, специальной связи и специального информационного обеспечения» (г. Орёл, Академия ФСО России, 2013), VII Научно-практической конференции «Проблемы развития технологических систем государственной охраны, специальной связи и специального информационного обеспечения» (г. Орёл, Академия ФСО России, 2011), научно-практической конференции «Система распределенных ситуационных центров - 2014» (г. Воронеж, 2014), Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные проблемы развития и совершенствования автоматизированных систем управления военного назначения» (Санкт-Петербург, ВКА им. А.Ф. Можайского, 2013), IХ Всероссийской межведомственной научной конференции «Актуальные направления развития систем охраны, специальной связи и информации для нужд государственного управления» (г. Орел, Академия ФСО России, 2015).
Область исследования. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.10 – «Управление в социальных и экономических системах» (технические науки) по следующим областям исследований:
п. 6. Разработка и совершенствование методов получения и обработки информации для задач управления социальными и экономическими системами.
п. 7. Разработка методов идентификации в организационных системах на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации.
п. 10. Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах.
Личный вклад автора. Представленные в данной диссертационной работе исследования, разработки и эксперименты являются результатами работы, проведенной лично автором диссертации. Публикации, написанные вместе с соавторами, также отражают научные результаты и положения, разработанные непосредственно автором.
Основные положения диссертации опубликованы в 9 печатных работах, включая 4 публикации в рецензируемых научных изданиях из перечня Минобр-науки РФ: «Вестник компьютерных и информационных технологий», «Науковедение», получены 3 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 144 страницах машинописного текста, содержит 42 иллюстрации и 10 таблиц, состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы (104 наименования) и 2 приложений.
Анализ существующих подходов выявления информационных операций
Современное состояние систем массовых коммуникаций предоставляет возможность доведения информационных сообщений в различных форматах практически до любого человека [13]. Это создает условия для эффективного проведения информационных операций через различные каналы распространения информации. СМИ представляют собой эффективный инструмент информационного управления СЭС, т.к. определяют информацию, которой обладают участники СЭС в момент принятия решения [14]. СМИ в цикле управления могут выполнять функции доведения принятых решений органами власти до максимально широкой аудитории. Кроме того, в сообщениях СМИ отражается реакция общества на эти решения.
Работа системы СМИ подразумевает выполнение данных функций без внешнего участия. Для традиционных типов СМИ, таких как телевидение и радио, какое-либо внешнее воздействие практически исключено, т.к. для этого необходимо иметь возможность передачи теле- или радио- сигнала по выделенной для этого частоте на достаточно большую территорию. Кроме технических сложностей, существуют организационные препятствия в виде лицензирования такого вида деятельности, процедуры выделения частот и контроля их использования.
При этом для функционирования СМИ сети Интернет вышеперечисленные преграды либо отсутствуют, либо существенно упрощены: создание и поддержание сайта не требует столь серьезных финансовых затрат, как для традиционных СМИ, сервер может располагаться в любой точке мира, а регистрация как СМИ требует оформления заявки и оплаты в несколько тысяч рублей. Такие условия создания и функционирования дают возможность оказывать внешнее влияние на функционирование системы СМИ. Такое влияние реализуется посредством совокупности информационных воздействий, называемых также информационной операцией. Кроме термина «информационная операция» в научной литературе и средствах массовой информации употребляются термины «информационная акция», «информационный вброс», «PR-акция», «PR-компания» [15-17]. Данные понятия частично пересекаются. Однако автором данного исследования сделан выбор в пользу термина «информационная операция», т.к. он имеет формальное определение и употребляется в научной литературе. Под информационной операцией понимается взаимоувязанная последовательность информационных воздействий для достижения поставленной цели [4].
Данное определение дает достаточно общее понятие об ИО. Однако позволяет определить основные отличительные признаки ИО: – наличие цели. Проведение ИО является целенаправленной деятельностью для достижения определенного эффекта. Но определить какой-то конкретный тип эффекта при проведении ИО достаточно сложно, т.к. он может выражаться финансовыми показателями (например, увеличение/уменьшение продаж, курса акций), неформализованными понятиями (повышение/уменьшение доверия, имиджа), являться бинарным показателем о свершении тех или иных событий (заключение/расторжение договора, назначение или снятие с должности определенного лица) или включать сразу несколько из перечисленных вариантов; – возможность достижения цели посредством информационных воздействий, т.е. манипуляциями с информацией (распространение, сокрытие, изменение). При этом для достижения цели ИО могут дополнительно проводиться мероприятия, не являющиеся информационными. Современные ИО имеют следующие особенности: – позволяют скрыть факт их проведения, но при этом получить целевой эффект; – являются признаком целенаправленной деятельности более широкого характера (в политике, экономике, социальных процессах и др.); – имеют существенно меньшую стоимость достижения целей по сравнению с традиционными средствами (военными, организационными, политическими и др.).
Своей эффективности ИО достигает в случае максимального охвата целевой аудитории [18,19]. Основным инструментом для проведения ИО являются средства массовой информации различных видов.
Существует большое количество исследований о влиянии СМИ на общество, например:
1. M. McCombs и D. Shaw [20] провели первое исследование в рамках гипотезы подбора сообщений. В соответствии с данной гипотезой, выбор тематики для выпусков новостных сообщений влияет на представление целевой аудитории о важности освещаемых событий. В настоящее время заголовки наиболее популярных сообщений в СМИ сети Интернет представляются пользователям на самым популярных не новостных сайтах, например, yandex.ru, mail.ru. Внимание пользователей информационно-поисковых систем только на заголовки сообщений и их рейтинг в существенной степени усиливает данную гипотезу.
2. Теория спирали молчания. Согласно E. Noelle-Neumann [21], люди стараются скрывать свои взгляды и убеждения, если они противоречат мнению большинства. Согласно данной теории СМИ – инструмент формирования общественного мнения. Исследователи информационного противоборства в открытых системах придерживаются того же мнения.
3. Теория зависимости S. Ball-Rokeach и M. DeFleur [22] подчеркивает связь между общественной системой, СМИ и аудиторией. В данной работе зависимость аудитории от СМИ определяется индивидуальными различиями получателей, масштабом освещаемых событий, количеством и централизацией информационных функций, которые выполняются СМИ. С точки зрения воздействия СМИ сети Интернет очевидно максимальное влияние на целевую аудиторию, постоянно использующую возможности сети для удовлетворения различных информационных потребностей. Если получатель информации не привык использовать сеть Интернет, следовательно, эффективность воздействия на него существенно ниже.
4. Тест основных американских жизненных ценностей. Исследование S. Ball-Rokeach, M. Rokeach и J. Grube [23] показало, что люди пересматривают свои ценности, убеждения и модели поведения, если в таковых обнаруживаются несоответствия. Результаты данного исследования используются для постепенного изменения мировоззрения аудитории с помощью последовательности информационных воздействий.
Модель распространения сообщений средств массовой информации сети Интернет
При проведении ИО таким образом, новостные агрегаторы и службы определят совокупность данных сообщений как новое популярное событие. Другие СМИ, которые также производят мониторинг СМИ сети Интернет на предмет новых событий, могут отреагировать и опубликовать на своем сайте сообщение с информацией, распространяющейся искусственно. Возможность опубликования данного сообщения другими СМИ зависит от многих факторов. Их можно разделить на 2 группы: внешние и внутренние.
Внешними факторами возможности опубликования сообщения из других СМИ являются не связанные с конкретным источником СМИ причины. Например: «сенсационность» распространяемой в ИО информации, количество уже опубликовавших эту информации СМИ, тип этих источников, величина промежутка времени, в течение которого были опубликованы сообщения и др.
Внутренними факторами возможности опубликования сообщения из других СМИ являются связанные с конкретным источником причины. Данные факторы определяют редакционно-издательскую политику источника СМИ и включают такие параметры, как: возможность опубликования непроверенного сообщения, количество публикуемых источником сообщений, тип данного СМИ и т.д. Интерес вызывает наличие временного промежутка между опубликованием сообщений, являющихся ИО, и реакцией других СМИ. Это позволяет выделить 2 фазы проведения ИО: – активную, во время которой происходит опубликование сообщений, являющихся ИО. Термин «информационный вброс», имеющий употребление в ряде СМИ, фактически и означает активную фазу ИО; – пассивную, в течение которой другие СМИ, так или иначе, реагируют на сообщения активной фазы. Качественные характеристики фаз проведения ИО представлены в таблице 1.1. Таблица 1.1 – Качественные характеристики фаз проведения ИО Характеристики Активная фаза Пассивная фаза Продолжительность единицы, десятки минут десятки минут, часы, дни Количество сообщений единицы, десятки единицы, десятки, сотни Степень подобия текстов сообщений Высокая Высокая, средняя или низкая(зависит от внутренних факторов источников СМИ) Количество источников СМИ десятки сотни Типы источников СМИ Региональные, специализированные Центральные, региональные, специализированные Следовательно, для выявления ИО в СМИ сети Интернет необходимо учитывать наличие координированной целенаправленной деятельности нескольких источников при опубликовании сообщений по определенному сюжету. Признаками такой деятельности, и, следовательно, активной фазы ИО являются: – короткие промежутки времени между сообщениями по одной теме на разных источниках; – высокая степень подобия текстов сообщений между собой, называемых в научной литературе нечеткими дубликатами; – низкая популярность источников, распространяемых сообщения.
Для решения задачи выявления ИО в СМИ необходимо проанализировать модели взаимодействия СМИ между собой и целевой аудиторией. Существуют различные подходы к построению таких моделей. P. Lazarsfeld [36] предложил модель двухступенчатого потока информации от аудитории к масс-медиа. С точки зрения данной модели, воздействие усиливается в ходе межличностного общения, при котором используется информация, полученная из СМИ. Последующие исследования привели к тому, что модель двухступенчатого потока переросла в модель многоступенчатого потока коммуникации.
Анализ временных рядов [30] оказался эффективной методикой для исследования установления приоритетности медиаинформации, особенно в сфере политики. H. Brosius и H. Kepplinger обнаружили, что для объяснения установления приоритетности новостей нелинейные модели часто подходили больше, чем линейные. В работе [13] приведен обзор моделей тематических информационных потоков в среде СМИ, основные из которых приведены ниже: 1. Линейная модель. Количество сообщений по определенной теме в момент времени t можно представить формулой:
Для выявления ИО оценивается число сообщений негативной тональности об объекте наблюдения в равные промежутки времени. Если их количество больше порогового значения, делается вывод о проведении информационной операции. Данный подход является «классическим» с точки зрения исторического формирования понятий «информационная атака», «информационный вброс» как опубликования «компромата» об объекте [38]. Мониторинг негативных сообщений в СМИ как метод выявления ИО применялся еще до появления сети Интернет, когда традиционные печатные СМИ имели широкий охват аудитории и высокую степень доверия. С появлением сети Интернет и последующим развитием инфотелекоммуникационных систем мониторинг сообщений негативной тональности широко используется в различных сферах [39]. Достоинства данного метода: – возможность автоматизации мониторинга сообщений негативной тональности об объекте; – выявление части информационных операций происходит во время их проведения (если достаточно большая часть сообщений активной фазы имеют негативную тональность). Однако данный метод имеет существенные недостатки: – точность автоматического определения тональности сообщений на русском языке не превышает 70% [40]; – новостные сообщения нейтральной и положительной тональности также могут быть частью информационной операции (например, недостоверные сообщения положительной тональности через какое-то время вызовут негативную реакцию аудитории или события, освещаемые в сообщениях нейтральной тональности, имеют явно выраженный негативный контекст);
Исследование свойств алгоритма определения структуры распространения сообщений
Таким образом, для восстановления плотностей признаков необходимо использовать функцию ядра Епанечникова [80], так как она оптимальна с точки зрения функционала качества восстановления плотности J и для вычисления ph(x) использует конечное число точек выборки.
Для выбора ширины окна h необходимо провести эксперимент по оценке значимости данного параметра на качество восстановления плотности для каждого признака x3, x14, x18, x19 отдельно по классам. Значение ширины окна зависит от диапазона изменения переменной, восстановление значений которой происходит (в общем случае, чем больше «разброс» значений, тем больше значение ширины окна) и количества элементов в обучающей выборке [81]. При этом значение данного параметра имеет решающее значение для качественного восстановления плотности. Если значение ширины окна слишком мало, то плотность концентрируется около обучающих значений. Слишком большое значение ширины окна приводит, в крайнем случае, к тому, что плотность вырождается в константу.
Для признака x3 (рисунок 3.4) необходимо определим оптимальную ширину парзеновского окна h.
Для нахождения оптимальной ширины окна необходимо использовать принцип максимума правдоподобия, исключая объекты по одному.
Эксперимент по определению оптимальной ширины парзеновского окна h проводился с использованием ядерной функции Епанечникова E(r) и оценкой функционала качества восстановления плотности (3.7). Из графика на рисунке 3.5 видно, что оптимальной с точки зрения функционала (3.7) восстановленная плотность получается при ширине окна h=0,298. Аналогично получены оптимальные значения данного параметра для всех признаков КСС структур распространения сообщений рабочего словаря в классах естественного и неестественного (являющихся ИО) распространения. Обучающая выборка значений признаков рабочего словаря для обоих классов представлена в приложении Б.
На основе выбранной функции ядра Епанечникова E(r) и ширины окна h=0,298 для признака x3 получена оценка плотности ph(x3) (рисунок 3.6).
Аналогичным образом определяются оптимальные значения ширины h для признаков x14, x18 и x19. Используя также функцию ядра Епанечникова E(r) определяются оценки плотностей для этих признаков.
Таким образом, полученные одномерные плотности значений признаков рабочего словаря xq на основе гистограммного метода для дискретных и непараметрического оценивания методом парзеновского окна для непрерывных признаков необходимо использовать для определения многомерной плотности. При этом многомерная плотность оценивается отдельно для каждого класса естественного и неестественного (являющихся ИО) структур распространения сообщений СМИ сети Интернет.
Полученные многомерные плотности определяют значение решающего правила (3.4). Обучение алгоритма распознавания ИО заключается в восстановлении плотности каждого класса в приведенной выше последовательности.
Многомерная плотность (3.8) представляет собой произведение одномерных плотностей отдельных признаков [80].
Таким образом, полученные значения (3.8) позволяют проводить классификацию КСС по правилу (3.4). При этом данный подход к выявлению ИО в СМИ сети Интернет является устойчивым к изменениям механизма их проведения, т.к. учитывает в первую очередь наличие координированной деятельности нескольких источников.
Алгоритм выявления информационных операций в сообщениях СМИ сети Интернет Исследование закономерностей распространения информации новостного характера показало, что определенный сюжет имеет достаточно определенную структуру информационных потоков. Выделение этой структуры определяется моделью распространения сообщений, изложенной в п 2.2. Алгоритм, реализующий расчет параметров структуры распространения сообщений по определенной теме и позволяющий выявлять ИО, представлен на рисунке 3.7. Блок-схема алгоритма, выполненная в соответствии с требованиями, определенными в ГОСТ 19.701-90 [78].
Алгоритм содержит следующие этапы: 1. Ввод исходных данных. На этом этапе производится сбор и обработка данных необходимых для корректной работы алгоритма: – характеристики источников СМИ – IST; 2. Загрузка новостных сообщений Интернет-СМИ. Реализуется несколькими способами: – обработка RSS-лент, включающих полные тексты сообщений. Большинство сайтов СМИ сети Интернет предоставляют RSS-ленты с полными текстами сообщений. Однако ссылка на такую ленту может отсутствовать на сайте. Это связано с тем, что RSS с полными текстами предназначены для новостных агрегаторов (например, Яндекс Новости, Рамблер Новости, Google News и др.) или других сайтов-партнеров, с которыми существует договоренность о предоставлении текстов сообщений;
Интернет – обработка RSS-лент без полных текстов сообщений. Данный способ предполагает получение основных характеристик сообщения из RSS-ленты, а полный текст выделяется из web страницы новости на сайте СМИ. Ссылка на web страницу новости находится в RSS ленте между тегами link и /link . – выделение текста сообщений из web страницы сайта источника СМИ. Если сайт источника СМИ не предоставляет никакой RSS ленты, то необходимо определять ссылки на web страницы новостных сообщений с помощью определения структуры сайта. На основе разбора HTML разметки страницы новости определяются все параметры новостного сообщения. При этом происходит удаление элементов разметки страницы, рекламных фрагментов и т.д.
Методика применения системы выявления информационных операций в СМИ сети Интернет
На шаге 2 производится выбор объекта мониторинга из загруженных на шаге 1. Если объекты мониторинга не найдены, аналитик может выбрать для анализа любой из отчетов о выявлении ИО по всем тематическим информационным потокам. При этом аналитику рекомендуется периодически просматривать все отчеты для понимания информационных процессов в обществе и государстве [100]. Может быть обнаружена целенаправленная деятельность, косвенно касающаяся объекта мониторинга, однако, оказывающая какое-либо воздействие. Это возможно в связи большим кругом ассоциированных факторов для известных общественных деятелей, предпринимателей, представителей власти и т.д. Это позволит оперативно внести изменения в поисковый запрос, касающийся объекта мониторинга, и выявлять касающихся его ИО с максимальной полнотой и точностью.
На шаге 3 определяется временной интервал мониторинга. В соответствии с этим интервалом происходит загрузка отчетов об ИО и сообщений СМИ. Интервалами времени для выбора в системе являются: – один час: используется при непрерывном ознакомлении аналитиком с поступающими отчетами; – три часа: в случае невозможности постоянного ознакомления аналитиком с отчетами об ИО; – восемь часов: для ознакомления с отчетами в начале рабочего дня; – сутки: используется для повторного анализа в случае совершения ошибок или неточностей.
Кроме заданных по умолчанию, существует возможность выбора произвольного промежутка времени. Данный режим применяется для контроля эффективности работы аналитиков и ретроспективного анализа. В случае изменения механизма проведения ИО, когда система классифицирует структуры распространения неестественного распространения как естественные, необходимо обучение системы на новой выборке ранее не выявленных ИО. Это позволяет корректировать решающее правило даже при довольно существенных изменениях в порядке проведения ИО.
На шаге 4 осуществляется загрузка отчетов об ИО для выбранного объекта мониторинга и временного интервала наблюдения. В отчете предоставляются сведения об объекте мониторинга, в отношении которого проводится ИО, составляющие поискового запроса, на основании которых были выбраны сообщения, и характеристики ИО: – дата и время начала проведения ИО; – дата и время выявления; – графическое отображение структуры распространения сообщений по данному сюжету с указанием КСС, составляющей активную фазу; – характеристики КСС активной фазы ИО (продолжительность, количество сообщений, источники СМИ, опубликовавшие их, заголовки сообщений в хронологическом порядке). На шаге 5 устанавливается начальное значение порядкового номера отчета об ИО, который предоставляется аналитику.
На шаге 6 принимается решение о необходимости детализации представленного отчета. Детализация включает в себя информацию о сообщениях СМИ, являющихся частью ИО, и структуру их распространения.
Для детализации аналитик может ознакомиться с любым сообщением как КСС активной фазы ИО, так и всего сюжета в целом. Кроме того, существует возможность предоставления аналитику любых двух выбранных им сообщений для сравнения друг с другом.
На шаге 7 загружаются из базы данных сообщения СМИ, являющиеся частью ИО, для обработки аналитиком.
На шаге 8 происходит изучение сообщений СМИ, являющихся частью ИО. Аналитик просматривает следующие характеристики сообщений: заголовок, дату и время опубликования, источник СМИ, на котором появилось сообщение, ключевые слова и полный текст сообщения.
На шаге 9 происходит изучение структуры распространения сообщений по теме, связанной с объектом мониторинга. Структура представляется в виде совокупности КСС, включающей ИО. Каждая КСС может быть проанализирована как на основании анализа составляющих ее сообщений, так и в результате сравнения с другими КСС и сообщениями, их составляющими. На шаге 10 происходит увеличение порядкового номера отчета об ИО для просмотра. При необходимости аналитик изучает несколько связанных с объектом мониторинга отчетов. Для достижения максимального эффекта и достижения поставленной цели могут применяться несколько ИО. При этом ассоциированный фактор, на который направлена ИО, может быть один для нескольких ИО. В таком случае необходимо проводить ИО последовательно для усиления эффекта по определенному фактору. Если каждая из совокупности ИО одного объекта наблюдения направлена на отдельный фактор, допустимо их параллельное или смешанное использование. Смешанное использование совокупности ИО одному объекту наблюдения заключается в последовательном применении совместных групп ИО. В таком режиме однозначно определить эффективность проводимых воздействий крайне затруднительно.