Метод виявлення агентів соціальних мереж, що мають найбільший вплив
DOI:
https://doi.org/10.33099/2311-7249/2023-46-1-145-150Ключові слова:
соціальні мережі, цільові аудиторії, психологічна операція, агенти соціальних мереж, пошукова системаАнотація
У статті розроблений метод виявлення агентів соціальних мереж, що мають найбільший вплив на визначену цільову аудиторію, який поєднує данні про кількість публікації за визначеною тематикою і кількість зв’язків агентів в соціальній мережі. Комплексний показник, що описаний у методі, характеризує потенційну кількість актів доведення інформаційних матеріалів від агента соціальної мережі, що має найбільший вплив, до інших агентів соціальної мережі, що мають з ним зв’язки. Метод складається з п'яти етапів та може бути корисним для фахівців під час аналізу впливу агентів соціальних мереж на цільові аудиторії при проведенні психологічної операції. За допомогою пошукової системи SOFIYA були досліджені множини агентів соціальної мережі, що мають найбільший вплив, які розповсюджують інформаційні матеріалі за двома визначеними тематиками. Також була проведена класифікація агентів соціальної мережі, що мають найбільший вплив, за видом їх мережевої активності та визначено їх ролі як постер, репостер, коментатор та той, що робить вподобання.
Посилання
The Guardian: "How social media is helping gangs to recruit young people." Article on the website about how social media is helping gangs recruit young people. URL: https://www.theguardian.com/society/2019/mar/22/how-social-media-is-helping-gangs-to-recruit-young-people
Maksym Gabielkov "Social Clicks: What and Who Gets Read on Twitter?" URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/2740908.2742763
Emilio Ferrara "The spread of low-credibility content by social bots" URL: https://science.sciencemag.org/content/359/6380/1146
Kristina Lerman "Social Information Filtering: Algorithms for Automating "Word of Mouth"" - article in the ACM Communications journal: URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/358916.358995
Kravets V. "Modeling Social Networks Based on the Agent Paradigm" URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7234271
Ivashchenko O.A., Lavrishcheva O.V. Methods for detecting influential users in social networks based on graph theory. URL: https://www.researchgate.net/publication/315904045_Metodi_viyavlennya_vplivovikh_koristuvachiv_u_sotsialnikh_merezhakh_na_osnovi_teorii_grafiv
Music O.M., Turyanska O.V. Analysis of social media users' influence based on a hybrid model of recommendations and activity information. URL: https://www.researchgate.net/publication/324618469_Analiz_vplivu_koristuvachiv_u_sotsialnikh_merezhakh_na_osnovi_gibridnoyi_modeli_rekomendatsiy_ta_informatsiyi_pro_aktivnist
Katsalap V.O. Planning of information operations according to NATO standards: a textbook. / V.O.Katsalap, Yu.V.Tsurko: NUOU named after Ivan Chernyakhovsky, p.19-20.
Bazarnyi S.V. Development of a search system for detecting active users of social networks. Proceedings of the III International Scientific and Practical Conference, October 31, 2022, Kyiv. – K.: NUOU, 2022, p. 65-66.
Berezovskyi V. Features of analyzing the influence of users in social networks using the PageRank method. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ictlt_2017_3_17
"Math is Fun": URL: https://www.mathsisfun.com/sets/venndiagrams.html.
NATO Doctrine AJP-3.10 “Allied Joint Doctrine for Information Operations”, December 2015 (Chapter 1).
Pribilyev Yu.B., Bazarnyi S.V. Method of determining the location of social media users. Collection of materials of the III scientific and practical webinar, September 29, 2022, Kyiv. – K.: NUOU, 2022, p. 150-160.
Bazarnyi S. Development of a comprehensive method for identifying the most influential users of social networks in modern conditions. Materials of the All-Ukrainian Scientific and Practical Conference, Kyiv. – DUT, February 23, 2023, p. 69-72.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати як монографію), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
4. Персональні дані і метадані, які наводяться у статтях, надаються для їх зберігання і оброблення в різноманітних базах даних і інформаційних системах, включення їх в аналітичні і статистичні звітності, створення обгрунтованих взаємозв'язків об'єктів творів науки, літератури і мистецтва з персональними даними і т.п. на території, яка не обмежена.
