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
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
Medium
Найден способ заражать выродков
Открыто недостающее звено в технологии создания социо-биологического оружия
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
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
royalsocietypublishing.org
The transsortative structure of networks | Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences
Network topologies can be highly non-trivial, due to the complex underlying behaviours that form them. While past research has shown that some processes on networks may be characterized by local st...