Малоизвестное интересное
65.4K subscribers
102 photos
1 video
11 files
1.81K links
Авторский канал Сергея Карелова о самом важном на фронтирах науки и технологий, что кардинально изменит людей и общество в ближайшие 10 лет.




Рекламы, ВП и т.п. в канале нет.
Пишите на @karelovs
Download Telegram
Новая модель власти над умами

Разработана и протестирована модель распространения информационных каскадов, позволяющих меньшинству эффективно изменять преференции большинства при выборе конкурирующих продуктов, услуг, идей, кандидатов и т.п. Т.е. по сути, - управлять выбором масс в маркетинге, распространении новых идей или при избирательных кампаниях исключительно средствами сетевых технологий.
Новая модель показала, - сетевое меньшинство (реальные люди или боты) вполне способно убедить большинство в достоверности фейковой новости или внедрить в массовое сознание альтернативный доминирующему идеологический мем.
Подробней об этом я написал здесь https://goo.gl/98sVVn - 3 мин. чтения.
А таково резюме.
- - - - -
Мощность и действенность цифрового влияния напрямую зависит от возникновения каскада - вирусного эффекта эпидемического распространения контента по значительной части сети.
Исследование «Хипстеры в сетях: как меньшинство может превратиться в большинство противников истеблишмента» https://arxiv.org/abs/1707.07187 позволяет понять, как при возникновении каскада большинство меняет своё предпочтение (убеждение, точку зрения и т.д.) на альтернативное, индуцированное меньшинством.
Или, попросту говоря, - вместо выбираемого большинством продукта Х, склоняется к покупке другого продукта Y, рекомендуемого меньшинством.
Исследование показало:
1. Для переубеждения большинства, меньшинство может не превышать 10% (для высококластеризованной сети класса Facebook – до 20%). Таковым может быть число контролируемых ботами индивидуальных социо-медийных эккаунтов, создаваемых в целях переубеждения большинства - при проведении выборов, для победы над продуктом конкурента и т.д.
2. Важную роль для превращения идеи/предпочтения меньшинства в таковую для большинства играет временная задержка между получением человеком информации из своего локального и глобального окружения (например, своей ленты в Facebook и сообщений СМИ).

Особенно важно, что результаты этого исследования могут использоваться, как лидерами рынка или находящимся у власти истеблишментом, так и конкурентами или оппозицией.
Вопрос только, - какая из сторон быстрее освоит новую технологию каскадного изменения мнений большинства.

#Каскады #СоциальныеСети
Эволюция мема.
На примере 2х кейсов - влияние на выборы и провокация волнений в США.

1й кейс – эволюция мема, спровоцировавшая вооруженные волнения в США, - показан в только что закончившемся 7ом сезоне сериала Homeland (Родина). Этот пока еще не материализовавшийся кейс основан на вполне реальном 2ом кейсе – уже материализовавшемся на последних президентских выборах в США.
2й кейс – влияние на президентские выборы путем вброса мемов, эволюционирующих при активной поддержке соцботов, детально разобран в совместном отчете USC Dept. Of Political Science и USC Information Sciences Institute. Это исследование показало 30ти кратное превосходство в эффективности влияния соцботов, работавших на поддержку Трампа и названных в отчете «Русские тролли».

Поскольку каждый из желающих может сам и фильм посмотреть, и отчет прочесть, я лишь попробую дать резюме обоих кейсов в виде а ля комикс – в картинках с пояснениями на 4 мин. чтения
https://goo.gl/xbvtsB

#Соцботы #Выборы #СоциальноеЗаражение #ФейковыеНовости #Каскады
СОИ для Интернета уже создана.
Технологии для создания СОИ (Стратегической Оборонной Инициативы США - широкомасштабной системы противоракетной обороны с элементами космического базирования, исключающей или ограничивающей возможное поражение наземных и морских целей из космоса) разрабатывают уже 35 лет. Но так пока и не удалось разработать технологию, способную выполнять поставленную перед СОИ цель.

Интернет технологии развиваются на 2 порядка быстрее. И потому технология обнаружения и противодействия вражескому вторжению в Интернете была разработана в США всего за несколько месяцев после истории, которую там называют «Вторжение русских троллей» (влияние на выборы соцботов).
Про эту историю я писал уже не раз. Но, в основном, «беллетристику», живописующую сам факт вторжения, - как оно видится глазами исследователей и ЦРУшников.

Не удивительно поэтому, что не мало моих читателей, по-прежнему, продолжают считать эту историю надуманной. Где, мол, технико-тактические доказательства:
— как вторжение производилось?
— какие результаты имело?
— и главное, - если это работает, то как этому можно технологически противостоять?

Конкретные профессиональные ответы на эти 3 вопроса изложены в прекрасном посте Уильяма Лиона - Developer Relations Engineer в Neo4j и глава Neo4j Data Journalism Accelerator Program – «The Story behind Russian Twitter Trolls: How They Got Away with Looking Human – and How to Catch Them in the Future» https://goo.gl/b752YF (на 5 мин чтения).

Для желающих разобраться со всеми технологическими деталями в посте приведены необходимые гиперссылки на материалы технического расследования и даже самой базы данных (вплоть до таблицы «поименного» анализа самых крутых троллей https://goo.gl/aXHH3o). Эти материалы, как отмечает Лион, стали тех-обоснованием обвинительного акта, выдвинутого прокурором Мюллером.

Так что самые технически продвинутые читатели могут все самостоятельно проверить, разобраться и понять.

Ну а для не столь продвинутых – резюме.
✔️ Технология противодействия вторжению соцботов в США разработана.
✔️ Ее глобальное развертывание на национальном уровне – подъемная, хотя и не простая задача.
✔️ По известному принципу «противостояния щита и меча», теперь ход снова за мечом.

#Соцботы #Каскады
Техно-методами наступающую тьму фейковой инфореальности не остановить.

Это 1й пункт звучащего приговором резюме цикла новых исследований.

2й и 3й пункты этого резюме подстать.

2) Фейковая инфореальность имеет высокие шансы стать доминирующей уже в ближайшее десятилетие, что будет иметь радикальные последствия для политики, культуры и образования.

3) Ключевой и пока что непреодолимой силой, толкающей мир в новые темные времена, является своеобразная цепная реакция, в основе которой:

✔️ многочисленные “тараканы” в наших головах — наличие у большинства из нас разнообразных когнитивных искажений и предубеждений на подсознательном уровне;

✔️ многократный рост размеров этих «тараканов» в результате «облучения сетевой заразой» — искусственно порождаемыми вирусными мемами.


Поэтому, если мы хотим выжить в этой кислотной инфосреде и при этом не выжить из ума, погрузившись в фейковую инфореальность, нам необходимо:

— знать и понимать механику, порождающую фейковую инфореальность;
— найти и освоить инструментарий для борьбы с этой механикой, — типа осинового кола или серебряных пуль для изведения вампиров.

Об этом мой новый пост https://goo.gl/H8XkZD

#Соцботы #ФейковыеНовости #Каскады #СоциальноеЗаражение
Известностью, эпидемией и революцией можно управлять.
Открыто новое свойство реальности.

Главным мировоззренческим прорывом нашего времени стало понимание, что мир – это сеть. Все вокруг состоит из сложных сетей (complex networks), изучение которых стало важнейшим направлением междисциплинарных исследований математиков, айтишников, физиков, биологов, социологов и экономистов.
• Оказалось, что успех, известность и популярность – всего лишь следствие свойств гиперсетей человеческих связей: их контактов, отношений, инфопотоков и т.д.
• Эпидемии – аналогично, только состав гиперсетей расширяется (добавляются транспортные сети, сети мобильности и т.д.).
• И даже революции (от «малых революций» идей, мифов и моды до «больших революций» в науке, политическом и социальном устройстве), - это тоже сетевые явления массового «возгорания» сетей при распространении по ним лавины каскадов.

Исследования даже самых простых структурных свойств сложных сетей уже принесли множество откровений и даже открытий.
Напр. изучение распределения степеней (числа связей) узлов, коэффициентов кластеризации и ассортативности (это когда узлы с большим числом связей (звёзды известности и влияния) предпочитают быть связаны со «звездами») принесло понимание механизмов популярности и карьерного успеха (см. #scienceofsuccess), а также ряда сетевых парадоксов, типа парадокса дружбы - у большинства людей друзей меньше, чем в среднем у их друзей.
Это только кажется просто – понять, какую роль в успешности, например, радио «Эхо Москвы» играет «телефонная книжка» Венедиктова. Ясно, что большую. Но количественно оценить это можно только в результате сложносетевого анализа.

Но вот очередной качественный прорыв – открытие нового свойства сложных сетей и его влияния на мир. Свойство называется транссортативность. Оно обобщает понятие ассортативности от непосредственных соседей по графу, напр. ваших знакомых, до знакомых ваших знакомых. И вот для всего этого множества «знакомых ваших знакомых» транссортативность показывает корреляцию степеней (числа связей) между парами узлов.

Это новое свойство исследовали на 6 сетях из разных областей: социальные сети Facebook и Digg, биологическая сеть белковых взаимодействий Reactome, сети соавторства HepPh и HepTh, семантическая сеть WordNet. Количество узлов варьировалось от 34 до 876 тыс., а количество ребер от 78 до 4,3 млн.
Результаты феноменальные. Вот лишь 3 главных.

1) Транссортативность усиливает эффект «иллюзии большинства», когда непопулярная идея может восприниматься как популярная у большой части людей.
Очевидно, что это крайне важно для власти, поддержка которой со стороны общества во многом зависит от «иллюзии большинства». И это значит, что путем влияния на транссортативность, можно существенно укреплять позиции власти в социальных медиа.
Другой пример использования этого эффекта – снижение «уровня несчастности» пользователей соцсетей (когда соседи видят большую часть счастливых друзей, и наивный наблюдатель приходит к выводу, что большинство его друзей счастливы).

2) Транссортативность влияет на размер и критический порог каскадов. Подобно тому, как она усиливает эффект «иллюзии большинства» в узлах низкой или средней степени, она может заставить узлы воспринимать небольшую долю активных узлов, как большую часть их соседей, и из-за этого самим активироваться. Таким образом, даже умеренная транссортативность может оказать существенное влияние на формирование глобальных каскадов.

3) Как следствие 1 и 2, транссортативность дестабилизирует сети для глобальных вспышек: от эпидемий до революций.

Эти результаты уточняют и расширяют важные моменты, о которых я давно пишу – 1, 2, 3, 4
Также см. #СоциальноеЗаражение #СоциальнаяЗараза #Каскады #Инфокаскады