Описательная модель социального бота, учитывающая его потенциал нарушителя информационно-психологической безопасности
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2024-18-3-3-13
Аннотация
Цель настоящего исследования заключается в создании описательной модели социального бота, учитывающей его потенциал нарушителя информационно-психологической безопасности. Исследование проводилось на примере американского политического дискурса. В основу модели легли результаты комплексного анализа неразмеченного корпуса текстов постов социальных ботов в Twitter. Исследуемый корпус текстов представляет собой совокупность текстов постов на английском языке аккаунтов в социальной сети, которые ранее были определены исследователями как социальные бот-аккаунты, задействованные в предвыборной кампании кандидатов в президенты. Исследование мотивировано отсутствием исчерпывающего определения понятия «социальный бот». Разработанная модель бота формирует новый подход к раскрытию сути данного понятия. В настоящей статье социальный бот рассматривается как нарушитель информационно-психологической безопасности пользователя интернет-средств массовой коммуникации.
Ключевые слова
социальный бот,
модель нарушителя,
информационно-психологическая безопасность,
интернет-средства массовой коммуникации,
социальные сети
При поддержке: Статья подготовлена при поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (научный проект № 14/23-К).
Об авторе
А. О. Логинова
Московский государственный лингвистический университет
Россия
Россия
Логинова Алина Олеговна - ведущий специалист по защите информации отдела информационной безопасности Департамента цифрового развития ФГБОУ ВО МГЛУ.
119034, Москва, ул. Остоженка, д. 38, стр. 1
Список литературы
1. Интернет в России: что говорит статистика? [Электронный ресурс]. URL: https://rskrf.ru/tips/eksperty-obyasnyayut/internet-stats/ (дата обращения: 20.11.2023).
2. Ibtisam A. A. Social bots' role in online political communication: Evidence from German Federal Election 2021 // MAGKS Joint Discussion Paper Series in Economics. 2023. № 09.
3. Keller F. B., Schoch D., Stier S., Yang J. H. Political Astroturfing on Twitter: How to Coordinate a Disinformation Campaign // Political Communication. 2020. № 37:2. P. 256-280.
4. Ветров И. Интернет победил телевизор. Как интернет и соцсети помогли Трампу побе-дить Клинтон [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazeta.ru/tech/2016/11/09/10318019/internetvstv.shtml (дата обращения: 26.03.2022).
5. Почепцов Г. Новая коммуникативная среда выборов и big data [Электронный ресурс]. URL: https://ms.detector.media/mediaanalitika/post/18419/2017-02-19-novaya-kommunykatyvnaya-sreda-vyborov-y-big-data/ (дата обращения: 26.03.2022).
6. Internet Archive [Электронный ресурс]. URL : https://web.archive.org/(дата обращения: 25.02.2022).
7. 3 times bots have impacted major world events [Электронный ресурс]. URL: https://www.netacea.com/blog/3-times-bots-have-impacted-major-world-events/?amp#2016_and_2020_The_US_presidential_elections_-_Did_bots_influence_the_result (дата обращения: 26.03.2022).
8. Василькова В. В., Легостаева Н. И. Социальные боты в политической коммуникации // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2019. Т. 19, № 1. С. 121-133.
9. Василькова В. В., Легостаева Н. И., Радушевский В. Б. Тематический ландшафт бот-пространства социальной сети «Вконтакте» // Журнал социологии и социальной антропологии. 2019. Т. 22, № 4. С. 202-245.
10. Гудков А. С. Анализ активности бот-аккаунтов в новостных сообществах социальной сети Вконтакте // Материалы 11-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD), Москва, 1-3 октября 2018 года. Том II. С. 512-514.
11. Ненашев С. М. Информационно-технологическая и информационно-психологическая безопасность пользователей социальных сетей // Вопросы кибербезопасности. 2016. № 5 (18). С. 65-72.
12. Логинова А. О. Обнаружение интернет-бота по структурно-вероятностной модели электронного сообщения // Вестник Воронежского института МВД России. 2022. № 3. С. 105-114.
13. Логинова А. О., Алейникова Д. В. Выявление демаскирующих признаков социального бота на синтаксическом уровне генерируемого сообщения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2023. № 1. С. 139-147.
14. Менщиков А. А. Методы обнаружения и противодействия автоматизированному сбору информации с веб-ресурсов: дис. ... канд. тех. наук. СПб. 2019. 264 с.
15. Чесноков В. О. Алгоритмическое и программное обеспечение анализа графов ближайшего окружения для выявления ботов и определения неуказанных атрибутов пользователей в онлайновых социальных сетях: автореф. дис. . канд. М. 2018. 19 с.
16. Василькова В. В. Легостаева Н. И. Детектирование тематического разнообразия ботнетов: подходы и методика // Материалы XXV Международной конференции памяти профессора Л. Н. Когана «Культура, личность, общество в условиях пандемии и пост-пандемии: методология, опыт эмпирического исследования», УГПУ, 2022. С. 239-24.
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Логинова А.О. Описательная модель социального бота, учитывающая его потенциал нарушителя информационно-психологической безопасности. Вестник СибГУТИ. 2024;18(3):3-13. https://doi.org/10.55648/1998-6920-2024-18-3-3-13
For citation:
Loginova A.O. The Descriptive Model of Social Bot on the Base of American Political Discourse. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2024;18(3):3-13. (In Russ.) https://doi.org/10.55648/1998-6920-2024-18-3-3-13
Просмотров:
205
Послать статью по эл. почте 
