Найден способ заражать выродков - открыто недостающее звено в технологии создания социо-биологического оружия.

Сценаристы превосходного сериала «Черное зеркало» пока не догадались экранизировать вынесенный в заголовок футуро-кошмар. А ведь до возможностей его материализации немногим дальше, чем до массовых самоуправляемых авто.
Прорывной потенциал только что опубликованной в Royal Society Open Science работы троих испанских исследователей «Mixing and diffusion in a two-type population» видится мне колоссальным.

Результаты этого исследования, будучи доведенными до уровня технологии, позволят запускать сетевые ментальные (например, пропагандистские) эпидемии, не ослабляющие свой вирусный эффект из-за наличия в сети невосприимчивых к социальной заразе «инакомыслящих».

Получится что-то типа Башен-излучателей из экранизированного Бондарчуком романа Стругацких «Обитаемый остров». Только здорово усовершенствованных Башен. Так, чтобы даже «выродки» (те, на кого излучение/пропаганда не действует) не могли избежать влияния «излучения», отравляющего сознание пропагандой (и не важно какой: политической, коммерческой, моральной …)

Как это все может работать, что уже научились делать, что нового открыли испанцы и куда ведет этот техно-кошмар, я написал в своем новом посте на 9 мин. чтения
https://goo.gl/kbrmdc

#Инфокаскады #СоциальныеСети #СоциальноеЗаражение #Инакомыслящие

Новая социально-сетевая социология опросов не только точнее традиционной. Она способна свести к нулю выборные сюрпризы.

Только что опубликованы результаты «секретного» исследования группы ученых под руководством Мирты Галесич (называю его «секретным», поскольку о нем до сих пор не сообщалось из-за проведения проверки работоспособности его методики на президентских выборах в США 2016 и Франции 2017) «Вопросы о социальном окружении улучшают выборные прогнозы».

Результаты исследования подтвердили – учет «социального взаимовлияния»:
- ощутимо улучшает прогнозы результатов выборов;
- позволяет прогнозировать сюрпризы: как на уровне индивидуальных предпочтений, так и на уровне отдельных регионов (как это было в ряде штатов США);
- принципиально дополняет «формулу выборов» (см. мой пост «Открыта формула победы на выборах») возможностью прогнозировать явку избирателей (без которой невозможно предсказать итог выборов).


Т.о. мир стал на шаг ближе к превращению прогнозирования выборов в науку путем междисциплинарной синергии теории сложных систем, социологии и социальной психологии.

Об этом я написал в новом посте на 5 мин чтения https://goo.gl/3Q9mUT

#Выборы #Поведение #СоциальныеСети #Прогнозирование

Взгляните сами на триумф лжи над правдой в социальных медиа
https://d2ufo47lrtsv5s.cloudfront.net/content/sci/359/6380/eaat4382/F1.medium.gif
Заполняющий пространство солнцеподобный объект – это инфокаскад (иерархия ретвитов) распространяющейся фейковой новости. Маленький зелененький (так и хочется сказать – кузнечик) объектик, которого скоро не станет (он потухнет в лучах фейкового солнца) – настоящая важная новость.
Единственный способ понять, как ложь убивает правду в медиапространстве – визуализировать инфокаскады.
Понять - означает ответить на вопросы:
1) кто это сделал?
(ответить на этот вопрос не очень сложно, и можно даже обойтись без визуализации)
2) как это сделано?
(вопрос посложнее, и здесь визуализация здорово помогает)
3) почему это произошло?
(самый важный и трудный вопрос, для ответа на который визуализация незаменима)

Ответить на все 3 вопроса без человека, машина пока не умеет. А с человеком может (в пандан вчерашнему посту о кентаврах 🤗)

Нет время читать, так хоть взгляните хотя бы картинки кавер стори нового выпуска Science «Визуализация распространения правдивых и лживых новостей в социальных медиа» https://goo.gl/tcburf
— Новый 3D симулятор/визуализатор инфокаскадов позволяет ответить на 3 вышеназванных ключевых и массу вспомогательных вопросов касательно происхождения и динамики инфокаскадов.

В том же номере:
— «Наука о фейковых новостях» https://goo.gl/9w2ADa
Чтобы мир не утонул во лжи, необходимо глобальное перепроектирование медиапространства и создание новостной экосистемы и культуры, мотивированных ценить и пропагандировать правду.
— «Распространение истинных и ложных новостей в Интернете» https://goo.gl/GhYyjM
Фейковые новости забивают правдивые почти что в ноль. ТОР 1% фейковых новостных каскадов достигают от 1000 до 100 000 человек, тогда как истина редко распространяется более чем на 1000 человек. Ложь также распространяется быстрее, чем правда. Причина наблюдаемых различий – кажущаяся степень новизны новости и эмоциональные реакции получателей.

✔️ Способны ли мы сделать правдивые новости более притягательными, чем фейковые?
✔️ Или это без вариантов – и новость о человеке, укусившем собаку, непобедима?

P.S. Предыдущие посты на тему фейков (т.к. тэгов раньше в канале не писал) ищите с помощью поисковой строки «фейковые»

#ФейковыеНовости #СоциальныеСети

Кривое зеркало дереализации мира
Соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире.

Такой вывод можно сделать из результатов тестирования новой и довольно революционной когнитивно-сетевой модели формирования социальных убеждений.

Из результатов тестирования новой модели можно вывести следующую логическую цепочку:
1) современный человек – это уже не человек-разумный, а человек-сетевой, ибо социальные убеждения влияют на его жизнь, как минимум, не меньше, чем вся сумма полученных в школе знаний;
2) всё более важную роль в формировании убеждений человека-сетевого играют соцсети, уже превосходящие по силе влияния на индивида совокупное влияние «малого физического мира» - родных, друзей, знакомых и коллег;
3) ключевое отличие соцсетей от «малого физического мира» в том, что соцсетями жестко правит сетевая гомофилия (согласно которой похожий по взглядам на вас человек имеет бОльшую вероятность стать и остаться вашим френдом, чем непохожий), в физическом мире также работающая, но совсем не так строго;
4) сетевая гомофилия – мощнейший источник возникновения представлений о «ложном консенсусе» (типа, 80%+ за «крымнаш» или все реднеки за Трампа) и прочих проявлений искаженного восприятия «большого физического мира» (в психиатрии подобный эффект называется дереализация);
5) массовые представления о «ложном консенсусе» - мощнейший усилитель раскола в обществе.

Но самое неприятное (если не сказать страшное) в том, что:
✔️ представления о консенсусе (как следует из его названия) – ложные, т.е. консенсус видится там, где его, на самом деле, может и не быть;
✔️ с нарастанием идет процесс искажения массовых социальных представлений о «большом мире», возникающий из-за ложного переноса индивидом представлений о своем «малом сетевом мире» на «большой физический мир».

Отчет о результатах исследования A Sampling Model of Social Judgment (руководитель работ - Мирта Галесич) https://goo.gl/g6pTMe

N.B.
А) Помимо «ложного консенсуса», не столь сильное, но весьма ощутимое влияние на социальные убеждения также играют ощущения «ложной уникальности», «самопереоценки» и «самоуничижения» (подробней в работе Галесич и Ко)

Б) Для лучшего («стереоскопического») понимания важности новой модели и выводов из ее тестирования, стоит взглянуть:
— предыдущую работа Галесич на эту тему - о новой социально-сетевой социологии https://goo.gl/3Q9mUT
— два моих поста:
— о поляризации раскола в политических пристрастиях https://goo.gl/th4Rwg
— о расколе в неполитических представлениях о мире (экономика, образование, история, искусство, технологии) https://goo.gl/nmGeGr

#СоциальныеСети #PublicOpinion #Polarization #Раскол

Найден оптимальный алгоритм выявления «скрытых пружин» в устройстве общества.

На основе данных о коммуникации людей в любой социальной сети (онлайновой, типа ФБ, или офлайновой – в реальной жизни) можно выявить скрытую иерархическую структуру среди участников сетевых коммуникаций. Это делается путем анализа асимметричных моделей взаимодействий участников.
Подобные иерархии существуют в любых социальных группах: от птиц, приматов и слонов до людей. Все эти группы организованы в соответствии с иерархиями доминирования, определяющими модели повторяющихся взаимодействий, при которых доминирующие особи склонны утверждать себя над менее влиятельными членами групп.

Чем больше и сложнее сеть участников социальных взаимодействий, тем больше в нем скрытых иерархий, порою неведомых самим участникам коммуникаций.
Выявление архитектуры таких иерархий – критически важная задача для:
- понимания характера существующих и предсказания возникновения новых иерархий;
- увязки этих иерархий со «струями и течениями» социальных взаимодействий;
- оказания влияния на них в целях управления динамикой социальных коммуникаций.
Т.е. в наше время, - это важнейшая задача для социологов, политтехнологов, спецслужб и СМИ.

Поскольку задача столь важная, то для ее решения уже разработаны несколько подходов, в каждом из которых построено по несколько типов алгоритмических моделей и, соответственно, алгоритмов выявления иерархий.
Алгоритмов много, но их производительность и масштабирование до последнего времени оставляли желать лучшего.

Новая прорывная модель и алгоритм SpringRank навеяны элементарной физической аналогией – представить социальную сеть коммуникаций, как физическую систему, в которой между каждой парой участников натянута ориентированная пружина определенной длины и упругости.
Гениальная идея нового алгоритма - минимизировать общую энергию всех пружин системы. И поскольку эта задача оптимизации требует только линейной алгебры, ее можно решить для сетей с миллионами узлов и ребер за считанные секунды.


Натурные испытания алгоритма SpringRank на синтетических и реальных наборах данных (включая данные о поведении животных, найме преподавателей, сетях социальной поддержки и спортивных турнирах) показали замечательные результаты – алгоритм жутко эффективен, как по скорости, так и по масштабируемости.

Он также может выявлять и предсказывать появление ненаблюдаемых ребер в сети, - так сказать выявлять «скрытые пружины», влияющие на поведение общества.

Принципиальное преимущество SpringRank перед прежними алгоритмами в том, что
- старые алгоритмы, как правило, лишь «выявляют элиту» - дают высокие ранги небольшому числу важных узлов, что дает мало информации об иерархии узлов с более низким рейтингом;
- новый алгоритм выявляет всю многоуровневую иерархию, - и в том числе, латентную: неявную, скрытую и неочевидную.

Новый алгоритм, возможно, произведет революцию в т.н. «системах одобрения» (Systems of Endorsement ), в которых статус участников обусловлен престижем, репутацией или социальным положением.
К ним, в той или иной мере, относится почти все: от рекомендательных систем в Интернете, до социального устройства общества.

Подробней см. только что опубликованную работу «A physical model for efficient ranking in networks» http://advances.sciencemag.org/content/4/7/eaar8260

#СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия #МоделиАлгоритмы

Данбар не прав
Оптимальное число постоянных социальных связей оказалось иным

Чтобы превзойти физические ограничения каждой особи, природа придумала объединять их в социальные группы. Вместе они могут добиваться невозможного для каждого по отдельности.
Однако индивидуальные возможности поддержания стабильных социальных отношений ограничены физически. Особь просто не в состоянии эффективно поддерживать социальные связи в группе из более 150 особей. Это и есть знаменитое Число Данбара, про которое сейчас столько увлекательного написано: от антропологов до Малькольма Глэдвелла в его «Переломном моменте», что вы, наверняка, массу всего про это читали. А суть в том, что оптимальное число постоянных социальных связей лежит в диапазоне от 100 до 230 и чаще всего считается равным 150.

Новость же в том, что Данбар оказался не прав. Точнее, его модель зависимости между развитием неокортекса и размером стаи слишком упрощена.
Новое фантастически интересное исследование структуры социальных отношений через призму сетевой науки дало прорывной результат. Авторы придумали более сложную, но зато куда более точную модель: размер группы – это компромисс между позитивным эффектом повышения возможностей передачи информации при росте размеров группы и негативным эффектом повышения возможностей передачи любого рода патогенов (как биологических, так и информационных).
Результаты моделирования на этой модели были проверены на реальных сообществах приматов и показали:
1) Эффективность социальных отношений (с учетом как позитивного, так и негативного эффектов) меняется нелинейно.
2) Она растет с увеличением численности в малых группах (до 13), достигает максимального значения в средних группах (> 13, но <89, среднее - 51), а потом падает (в группах 89+).
Т.е. оптимальное число постоянных социальных связей лежит не в диапазоне 100-230 (по Данбару), а в диапазоне 14-88.
3) Все это связано с влиянием модулярности (возникновение более мелких групп – семья, близкие друзья и т.д.) и такими нетривиальными поведенческими драйверами, как непотизм (более высокая толерантность в «своим») и деспотизм (агрессивность, направленная на повышение своего уровня в иерархии)

Так что теперь есть куча новой работы по пересмотру эффективной организации социальных взаимодействий от антропологов и аналитиков соцсетей до спецов по маркетингу и психологов бизнеса.
И все потому, что распространение заразы при социальных взаимодействиях оказалось не менее важным и действенным, чем распространение полезной информации, навыков и знаний.
Теперь понятно, почему современный медиа-мир помешался на фейк-ньюс.

Статья «Social transmission in networks: global efficiency peaks with intermediate levels of modularity»
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00265-018-2564-9
(скайхаб вам в помощь, но FYI статья довольно сложная)

#СоциальноеЗаражение #СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия

​​Юрий Сапрыкин, говоря вчера, что ”Фейсбук — удивительная машина сбивания в стада”, просто делился своим «особым мнении». Но по сути, он резюмировал выводы нового интереснейшего исследования «Communication in Online Social Networks Fosters Cultural Isolation», совместно выполненного Департаментом социологии Университета Гронингена и Межуниверситетским центром теории и методологии социальных наук Нидерландов.
Речь, естественно, не только о Фейсбуке, а о всех крупных соцсетях.
Согласно проведенному исследованию:
✔️ Социальные сети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм.
✔️ Кроме этого, социальные сети поставили немыслимую еще совсем недавно антропологическую проблему — появление нового вида Homo Retis, способного повернуть вспять многотысячелетний вектор эволюции интеллекта человека.

Полная версия статьи:
• на Medium
• на Яндекс Дзен
Время чтения до 4 мин.
#Эволюция #СоциальныеСети #Раскол

Мир раскалывается на все более мелкие части.
Это неумолимое следствие цифровизации социальных взаимодействий.
Задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества
Лет через 300 напишут, что в 21 веке человечество пережило тектоническую трансформацию, положившую начало разделению Homo sapiens на новые виды. И что этот процесс был запущен на много десятилетий раньше прорыва в объединении инфотеха и биотеха, приведшего к образованию киборгов, а потом и к оцифровке сознания. И что спусковым крючком 1го этапа тектонической трансформации стало лавинообразное перенесение социальных взаимодействий людей в глобальную инфосеть, называвшуюся тогда Интернет.

Так напишут через 300 лет. А что сейчас?
Да и сейчас уже многие понимают, что соцсети на глазах меняют мир. Журналисты и политики, ученые и военные, медиа-индустрия и маркетинг - все констатируют колоссальный рост влияния соцсетей.
Но в чем это выражается в целом для всего общества, а не для прагматики конкретных областей человеческой деятельности, мало кто задумывается.

О том, что соцсети – это мощнейшие катализаторы раскола в обществе, пишу уже несколько лет. Это явление коренится в сложной структуре и динамике социальных систем. Homo sapiens по своей природе не способен к почти мгновенным социальным взаимодействиям с миллионами людей, да еще и при такой колоссальной пропускной способности инфопотоков между ними.
Людям нужен механизм адаптации при таком переносе «нервной системы» их социальных взаимодействий в цифровую глобальную среду. Ведь по сути, еще задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества. Чтобы адаптироваться к этому, общество задействует все имеющиеся у него механизмы адаптации.
И главным таким, проверенным тысячелетиями механизмом, стал раскол.

Люди самоорганизуются в группы разных масштабов: от семей до городов и культур, от френдов и единомышленников до блоков, партий и наций. И этот процесс совсем не нов. Так было в социальных сетях человечества уже много веков и даже тысячелетий. Потребовалось даже «пришествие Больших Богов», чтобы противодействовать тренду раскола, мешающего масштабированию кооперации людей.

Что же изменилось?
Количество перешло в качество. Взрывной рост масштаба, скорости и пропускной способности социальных взаимодействий сметает все: от веры в Больших Богов до национальной идентичности. Разнообразие людей (гендерное, расовое, мировоззренческое и т.д.) катализируется ростом скоростей, масштабов и объемов инфопотоков. А сложная структура и динамика социальных систем переводит этот нелинейный процесс в новые непредсказуемые качества.
- Раскол порождает новые качества социальных взаимодействий.
- Люди вынуждены к этому адаптироваться, приспосабливаться.
- Необходимость приспособления к кардинально поменявшейся среде в течение десятка поколений, вполне возможно, окажется способной положить основу для разделения Homo sapiens на новые виды.

Пониманию механизмов, приводящих к возникновению многомасштабной фрагментации в гиперсвязанных социальных системах, и конкретному кейсу раскола, происходящего в США посвящен новый интереснейший отчет Института сложных систем Новой Англии (NECSI), опубликованный вчера в Журнале Королевского научного общества «U.S. Social Fragmentation at Multiple Scales».
https://necsi.edu/us-social-fragmentation-at-multiple-scales

#Раскол #СоциальныеСети #США

​​Три разных России повышают градус хейта
Зашкаливающий уровень хейта в российских социальных сетях – результат сегрегации общества на клики и рост поляризации позиций каждой из клик.
В этой связи весьма важны 3 вопроса.
1) Можно ли на конкретных примерах видеть сегрегацию и поляризацию сетевой аудитории?
2) Почему это происходит?
3) Как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить?

Для ответа на 1й вопрос, я провел эксперимент, сравнив результаты публикации постов на своем ТГ-канале «Малоизвестное интересное» и двух его зеркалах: в Facebook и Яндекс Дзен.
Меня интересовало, насколько разнятся интересы аудиторий моего канала в ТГ, Facebook и Яндекс Дзен. Ведь при наличии одинакового контента и примерно одинаковой численности аудиторий канала на разных площадках, отличие в числе дочитываний говорит о степени различий в интересах аудиторий (а это один из ключевых признаков сегрегации по интересам).
Уровень же этих различий может служить прокси поляризации мега-клик – аудиторий платформ: ТГ, Facebook и Яндекс Дзен.
Число дочитываний – удобный прокси: в ТГ и Яндекс Дзен этот показатель считается автоматом, а в Facebook не сложно прикинуть его значение вручную по числу лайков и разшариваний, уточив по числу переходов из Facebook в Medium, где публиковались большие посты зеркала канала в Facebook.

Выводы таковы
✔️ Сегрегация по интересам у трех площадок весьма большая.
✔️ Поляризация мнений аудиторий по отношению к темам постов также весьма большая.

Проиллюстрирую эти выводы на трех постах с хитро подобранными темами, смысл которых:
A. «Трудности искусственного интеллекта»
B. «Китайская угроза»
C. «Закат США»

Результаты по числу дочитываний.

ТГ – «Даешь про китайскую угрозу!»
В 28,1К
А 14,4К
С 5,5К

Facebook - «Даешь про ИИ!»
А 10,2К
С 1,7К
В 1,3К

Яндекс Дзен - «Даешь про закат США!»
С 13,9К
А 1,5К
В 156

Поляризация (степень различий) – 2 порядка по числу дочитываний.

Таковы результаты тестирования сегрегации и поляризации сетевой аудитории канала.

Теперь о вопросе - почему это происходит.
Короткий ответ: потому что социальные сети (и мессенджеры) – акселераторы сегрегации и поляризации общества. Убедительнейшая аргументация здесь.

Теперь вопрос - как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить.
Короткий ответ там же: поскольку отказаться от соцсетей и мессенджеров практически нереально, нужно менять организацию их работы.
1) Убрать возможность отфрендить или как-то иначе отписаться от конкретного человека или канала. Подписался на кого-то – терпи в своей ленте.
2) Убрать как класс – «лидеров мнений». Нельзя людям видеть число их подписчиков/фоловеров. Сделать такое можно – было бы желание.

Если же ничего такого не предпринимать, сегрегация и поляризация доведут-таки градус хейта до смертоубийственного. И не только в онлайне.
#СоциальныеСети #Раскол

Шизоиды ЁБа.
«Козлы» и «Рыцари» скрестили Интернет со средневековьем.
Когда в 1969 King Crimson спели «Шизоид 21-го века», никто не знал, что это про ЁБ.
ЁБ – это русская фонетическая транскрипция IoB (аббревиатура «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)). И если сокращение IoB ближе к сетевой терминологии (аля IoT), то русское ЁБ – наиболее релевантно сути. Об этом Венкатеш Рао из Института Берггрюена вчера опубликовал финальную версию эссе.

Очень интересно. А для тех, у кого мало времени, даю резюме.
1. ЁБ - это медиапространство, где доминируют ярые приверженцы ругани. Те, кто считают любые высказывания, отличающееся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту. Они сфокусированы только на ругани. В каждом сетевом взаимодействии они видят войну за территорию. При контакте с ними, ваш единственный выбор - спорить или слиться, отказавшись от ЁБа.
2. ЁБ существует на всех платформах. Это децентрализованная, самодостаточная машина конфликтов, мотивирующая участников делать самые разные вещи с единственной целью – чтобы ЁБ крепчал.
3. Технология ЁБа - это технология натравливания толп друг на друга. За каждым конфликтом стоит шкурный интерес каких-то «Рыцарей». Рыцари – это большие люди, знаменитости, уже добившиеся успеха и известности. У них есть свои последователи. Их социальный статус - часть их карьеры. Они остаются на вершине за счет непрекращающейся ругани с другими рыцарями. Вы наверняка знаете их имена.
4. Семантическая структура ЁБа сформирована громкими спорами между харизматичными рыцарями -, слабо связанными с сообществами, населенными добровольными армиями их приверженцев. Подавляющая часть энергии конфликта заключается в том, что взаимозаменяемые приверженцы противостоят друг другу по линиям, обозначенным рыцарями, откуда они ведут бесконечный срач в бесчисленных битвах на просторах ЁБа.
5. Конфликт на ЁБ не регулируется какой-либо стратегией или идеологическими доктринами. Это взбаламученный гоббсовский конфликт общества чести с феодальной структурой, в основе которого лежит анонимная, взаимозаменяемая, злая фигура, отчаянно пытающаяся выглядеть значимой: «козёл» - представитель массовки соцсетей.
6. Что заставляет козла быть козлом? Страстное желание произвести впечатление на рыцарей, с которыми они согласны. Для козла нет большей чести, чем быть замеченным рыцарями, за которых они сражаются. В результате верность козла - это валюта экономики ЁБа.
7. Главная задача рыцарей – мобилизация своих козлов на битву с чужими. Лучшие рыцари ЁБа, такие как Трамп, руководствуются полностью реактивной философией: «Вот мои козлы; я должен выяснить, куда они идут, чтобы выйти вперед и повести их за собой». Для рыцарей особо ценны культурные конфликты на основе ругани, которую за них ведут козлы. Для козла конфликт - средство достижения цели, хотя и бессвязное. Для рыцаря конфликт - это инструмент. Поддержание его в рабочем состоянии - это основа бизнес-модели повышения репутации и культурного капитала. Одержав победу в битве, рыцари увеличивают число своих козлов. Чем больше козлов поддерживает рыцаря в стабильном состоянии боевой готовности, тем крупнее он игрок на ЁБе.
8. Типичная позиция рыцарей ЁБа - козлы не важны и их не жалко. Рыцари не несут ответственности за то, что делают козлы, и не несут ответственности за взгляды козлов, сражающихся под их знаменами.
9. В результате на ЁБе единственная значимая транзакция - это масштабная битва между армиями козлов - эквивалент инфокаскада или инфопандемии. Чем кровавее и глупее, тем лучше для подстрекательства рыцарей со всех сторон.
10. С ростом поляризации в обществе, конфликты на ЁБе имеют тенденцию институционализироваться, производя закаленных воинов, которые строят свою карьеру на сохранении и усугублении проблем общества.
#раскол #социальныесети

Непротивление злу насилием в социальных медиа опасно для общества.
Экспериментально проверен «закон ненависти в соцсетях».
Число новых потрясающих исследований по этой теме – двузначное. Их чрезвычайно важные результаты – весьма объемные и содержат массу интересных деталей. Но я попробую изложить тему по «методу Пивоварова» - «максимально субъективно, по возможности, внятно и коротко (у вас мало времени, мы это ценим) … поехали».
ДАНО
▪️ За 10 лет отношения в обществе кардинально изменились из-за взрывного роста роли социальных медиа и резкого скачка хейта и поляризации в них.
▪️ Отменить соцмедиа невозможно, но хейт и поляризацию нужно как-то гасить (ибо уже зашкаливают, и это ставит общество на грань социальных катаклизмов).
▪️ Исследования показывают, что рост хейта и поляризации, в значительной мере, - результат целенаправленной деятельности: (1) всевозможных «фабрик троллей» и (2) тучи индивидуальных приверженцев ругани, считающих любые высказывания, отличающиеся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту.
▪️ Общими усилиями «фабрики троллей» и индивидуальные приверженцы ругани превращают Интернет в «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)), плодя ненависть, травлю и манипуляции дискурсом.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1. Какая индивидуальная стратегия для каждого из нас оптимальна, при столкновении с троллями и хейтерами всех мастей?
2. Как общество может противодействовать росту хейта и поляризации в соцмедиа?
КАК РЕШАЛИ ЗАДАЧУ
▪️ На основе анализа 200 млн слов, статей и комментариев, опубликованных на 29 правых интернет-порталах, составили детальный классификатор «языка вражды и оскорблений» и его диалектов (а) ненависти, (б) провокаций и (в) тирад разглагольствования, используемых троллями и индивидуальными приверженцами ругани.
▪️ Научили ИИ-алгоритм автоматом распознавать (1) ненависть и провокацию конфликтов и (2) организованное противодействие провокаторам – троллям и индивидуальными хейтерам (второе оказалось куда сложнее первого из-за разнообразия языковых форм выражения)
▪️ Проверили и подправили классификатор и ИИ-алгоритм, подключив к их проверке и переобучению краудсорсеров через платформу Crowdworking Mechanical Turk.
▪️ Запустили ИИ-алгоритм для обработки и анализа 200 тыс. диалоговых цепочек в Twitter.
РЕЗУЛЬТАТ
✔️ Общество может остановить рост хейта и поляризации в соцмедиа лишь путем организованного противодействия (только в тех диалоговых цепочках где оно было, тролли и хейтеры слились)
✔️ Оптимальная индивидуальная стратегия – не банить троллей и хейтеров, а давать им бой, организуя своих сторонников.

ОБЩИЙ ПРИНЦИПИАЛЬНЫЙ ВЫВОД - «закон ненависти в соцсетях»
• Современная медиасреда принципиально изменила способы социальных коммуникаций.
• В медиасреде тактика отфрендить или забанить позволяет «не видеть зло» вместо того, чтобы «бороться за добро», создавая каждому комфортные эхо-камеры.
• В результате такого «непротивления злу насилием», в медиасреде, трансформируемой троллями и хейтерами в Интернет ругани, начинает царить ненависть.
• Не позволить Интернету ругани переродиться в Интернет ненависти способно лишь организованное противодействие.

Подробней:
- популярно – New study shows effectiveness of counter-speech online
- доклад 22го октября на ScienceWriters2020 Vitriol and disinformation: math and big data illuminate the dark world of online speech. Can journalism compete?
- исследование 1 Countering hate on social media: Large scale classification of hate and counter speech
- исследование 2 Impact and dynamics of hate and counter speech online
- рассказ лингвиста Иоахима Шарлот о «языке вражды и оскорблений»

См. также мои посты по тэгам:
#СоциальныеСети #Polarization #Раскол