CC BY
50
ЭКО. - 2013. - №1
СТЕПАШКИН М.В., ХУСНОЯРОВ ф.ф.
УДК 004.031.42.
Анализ репутационных рисков
на основе оценки и ранжирования информационных поводов и отдельных сообщений открытых источников информации*
М.В. СТЕПАШКИН, Ф.Ф. ХУСНОЯРОВ, ООО «Медиалогия», Москва
В статье рассмотрены общие вопросы управления репутационными рисками различных объектов- юридических и физических лиц, географических понятий, брендов и т.п. Предложен подход к автоматизации наиболее трудоемкого этапа данного процесса (этапа анализа рисков), основанный на выявлении в информационных материалах открытых источников фактов, в контексте которых упоминаются исследуемые объекты, и оценки влияния выявленных фактов на репутацию данных объектов. Основными преимуществами данного подхода являются: 1) получение количественной оценки репутационных угроз и рисков для исследуемого объекта; 2) автоматизация значительной части выполняемых операций и большая степень объективности полученных результатов.
Ключевые слова: анализ репутационных рисков, оценка сообщений открытых источников информации, выявление фактов, информационная система
Не вызывает сомнения тот факт, что при социальном взаимодействии объектов различного типа (например, юридических и физических лиц, брендов1 и т.п.) огромную роль играет их репутация. Общеизвестно, что обладающие лучшей репутацией компании достигают больших финансовых успехов, чем компании с худшей репутацией, т.е. основное влияние репутации компании направлено на повышение стоимости ее бизнеса в целом2.
По определению, репутация - приобретаемая кем-нибудь (чем-нибудь) общественная оценка, общее мнение о качествах, достоинствах и недостатках кого-нибудь (чего-нибудь)3. Оценка репутации исследуемого объекта является трудоемкой задачей, решение которой связано с определением целевой
* Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации.
1 Бренд - термин в маркетинге, символизирующий комплекс информации о компании, продукте или услуге; популярная, легкоузнаваемая и юридически защищенная символика какого-либо производителя или продукта.
2 Управление нефинансовыми рисками компаний. 1Ж1_: http://www.risk-manage.ru/conference/material/unfin.pdf
3 Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка - М.: Оникс, 2009.
аудитории, формирующей оценки по установленным объективным параметрам (факторам репутации), имеющим значение для данной аудитории. Например, репутация организации может рассматриваться в следующих проекциях: репутация в глазах потребителей товаров или услуг данной организации; репутация в отношениях организации с деловыми партнерами; репутация в общественном мнении и в отношениях с органами государственной власти; репутация во мнении акционеров организации и собственных работников4.
Исходя из приведенного выше, репутация объекта формируется постепенно и в процессе коммуникаций, как оценка различными аудиториями полученной об объекте информации, даже незначительной. При этом репутации различных объектов могут быть взаимосвязаны, например, репутация организации зависит от репутации ее первых лиц5.
Наблюдаемое в настоящее время бурное развитие информационных технологий (в том числе средств обеспечения доступа к сети Интернет, оперативное представление информационных материалов печатных СМИ в сети Интернет, появление и развитие социальных сетей, систем ведения интернет-блогов и т.п.) внесло значительные изменения в механизмы управления репутацией различных объектов. Современные информационные технологии обеспечивают заинтересованным лицам широкие возможности по оказанию как позитивного, так и негативного влияния на репутацию объекта. Ежедневно в открытых источниках информации появляются сведения о различных объектах - политических деятелях, организациях, органах государственной власти и т.п. В зависимости от множества атрибутов, характеризующих как содержание публикуемых сведений, так и их представление (например, популярность источника публикации, расположение публикуемого материала на страницах источника, отношение автора к материалу и др.), данные сведения могут оказывать различное влияние на репутацию исследуемых объектов, и следовательно, на принимаемые ответственными лицами решения.
4 Горчакова Р.Р. Деловая репутация, как один из факторов, оказывающих влияние на имидж организации. URL: http:// sisupr.mrsu.ru/ 2011-1 / PDF/ Gorchakova.pdf (дата обращения: 26.11.2012).
5 Горин С.В. Теоретические основы репутациологии // Креативная экономика. - 2007. - № 6 (6). - С. 46-50.
Огромный объем публикуемых в открытых источниках информации данных, оказывающих непосредственное влияние на репутацию исследуемых объектов, диктует необходимость разработки технологий и средств автоматизации процесса управления репутационными угрозами и рисками6, в частности, необходимость анализа репутационных рисков, как одного из основных процессов, реализуемых в рамках управления репутацией объектов в целом.
Рассматриваемые в настоящей статье технологии и реализующие их перспективные информационные системы оценки репутационных угроз и рисков будут незаменимы для следующих основных групп пользователей: 1) существующие или будущие партнеры компании, инвесторы, оценивающие ее репутацию как основной фактор, влияющий на значения финансовых показателей; 2) различные ситуационные центры, например, избирательный штаб, одной из задач которого является мониторинг информационных материалов открытых источников с целью анализа общественного мнения по отношению к кандидату на выборную должность и др.
Общие вопросы управления репутационными рисками
Управление рисками, в том числе - репутационными, осуществляется в рамках следующих основных взаимозависимых этапов7: 1) постановка целей управления рисками; 2) анализ рисков (включая их выявление, качественная и (или) количественная оценка); 3) разработка, утверждение и реализация мероприятий по устранению и минимизации; 4) контроль и переосмысление рисков. При этом второй и третий этапы рассматриваются как обязательные.
Из перечисленных выше этапов процесса управления рисками наиболее сложным представляется этап анализа, в рамках которого могут использоваться различные методы и качественного, и количественного анализа.
6 Под репутационным риском (для исследуемого объекта) понимается реальная или потенциальная угроза (событие, условие), которое при возникновении имеет позитивное или негативное воздействие на репутацию объекта.
7 Козлова Н.П. Управление репутационными рисками компании // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. - 2011. - № 24.- С. 284-287.
Методы качественного анализа рисков разделяются на следующие основные группы8: 1) методы, базирующиеся на анализе имеющейся информации об исследуемом объекте (например, периодических отчетов о деятельности организации) и на сборе новой информации о нем (инспектирование производственных подразделений); 2) методы моделирования деятельности исследуемого объекта (например, анализ потоков производственных процессов); 3) эвристические методы («мозговой штурм», экспертная оценка и т.п.).
В количественном анализе рисков можно выделить следующие группы методов: аналитические (например, анализ сценариев); вероятностно-теоретические (построение и анализ деревьев событий, отказов и т.п.); эвристические и нетрадиционные методы (например, моделирование на основе аппарата нечеткой логики).
Подход к анализу репутационных угроз и рисков для исследуемых объектов
Предлагаемый подход к анализу репутационных угроз и рисков для исследуемых объектов базируется на выделении в анализируемом информационном материале (сообщении открытого источника информации) фактов, в контексте которых упоминаются данные объекты. Оценка уровня репутационных угроз (рисков) для объекта осуществляется с учетом различных атрибутов как выявленного факта (включая атрибуты, характеризующие «участие» исследуемого объекта в данном факте), так и самого сообщения.
Автоматизированное выявление фактов в тексте сообщения и обработка полученных о них сведений осуществляются следующим образом:
1) с использованием множества правил (сформулированных на специальном языке) и словарей производится выделение сущностей, отнесение их к определенным семантическим категориям, построение семантической сети9 текста;
8 Романов В. Управление рисками: этапы и методы// Материалы научно-практической конференции «Факты и проблемы практики менеджмента». Киров. Изд-во Вятского ГПУ. - 2001. - С. 71-77.
9 Семантическая сеть - информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (ребра) задают отношения между ними. Семантическая сеть является одним из способов представления знаний.
2) анализ семантической сети текста с использованием множества определенных заранее шаблонов классов фактов;
3) при обнаружении в семантической сети текста подсети, изоморфной одному из шаблонов, факт считается выявленным. При этом осуществляется извлечение сущностей, связанных с выявленным фактом; в соответствии с шаблоном производится оценка факта (негативная, позитивная, нейтральная) и определяется коэффициент (сила) его влияния на репутацию объектов; участникам факта и объектам присваиваются роли (главная, второстепенная, эпизодическая), на основании которых устанавливаются связи между объектами и фактом;
4) с использованием пополняемого экспертами множества шаблонов, содержащих наборы слов, характеризующих положительное и отрицательное отношение автора к сущностям, определяется оценка мнения автора о выявленном факте.
Если в результате обработки сообщения открытого источника информации выявлен факт, в контексте которого упоминается исследуемый объект, и он относится к классу фактов с негативной оценкой (приводящих к ущербу и оказывающих негативное влияние на деятельность объекта), то фиксируется наличие репутационной угрозы (риска) для исследуемого объекта.
Результатом анализа репрезентативной выборки сообщений и их влияния на репутацию объекта стало выделение основных категорий событий, приводящих к репутационным потерям исследуемого объекта. Например, в категории «проблемы с продукцией» определены следующие классы фактов: арест продукции, активов; претензии к качеству продукции, обнаружение в продукции некачественных или запрещенных составляющих; срыв поставок; приостановление реализации; запрет на использование торговой марки; отзыв продукции. Для каждого класса фактов экспертами формируется множество шаблонов, используемых при анализе семантической сети текста.
Данные, полученные в результате выявления фактов и обработки сведений о них, обеспечивают расчет индекса репу-тационных угроз и рисков анализируемого сообщения открытого источника для исследуемого информационного объекта по следующей формуле:
N
1у (М О ) = 1ЗШ (М ) [ КВЛШ (Р)-К РОЛЬ (О, Р) - Е_жторщс (О, Ъ )] ,
1=1
где 1ЭАМ(М) - индекс заметности сообщения; Квлия(Г1) - коэффициент влияния (сила) 1-го факта Р на репутацию объекта (устанавливается
экспертами); КР0ЛЬ(О,Р)- коэффициент роли исследуемого объекта О в факте Р (главная роль- КР0ЛЬ(О,Р)=1, второстепенная - Кроль(0,Р)=0,66, эпизодическая- Кроль(0,Р)=0,33); ЕЛВТ0Р(О,Г1) - оценка мнения автора по факту Р, в контексте которого упомянут исследуемый объект О (положительное мнение автора- ЕЛВТ0Р(О,Р)=1, нейтральное- Елвтор(0,Р)=0, негативное- Елвтор(0,Р)=-1).
Заметность сообщения 1ЗАМ(М) определяется влиятельностью источника информации и яркостью сообщения. Индекс влиятельности источника информации - показатель, рассчитываемый ежемесячно на основе анализа информационных материалов более 10 тыс. единиц источников и отражающий усредненное за год количество и качество ссылок на источ-ник10. Яркость сообщения определяется с учетом следующих атрибутов информационного материала. Для печатных источников информации - расположение материала на странице, размер публикации, экспрессивность и размер заголовка, наличие иллюстраций; для сообщений телевизионных каналов -продолжительность сюжета и время выхода в эфир.
Индекс репутационных угроз и рисков исследуемого объекта может быть рассчитан не только для отдельного сообщения открытого источника информации, но и для группы определяющих информационные поводы сообщений (кластеров11). Тогда интегральный индекс репутационных угроз и рисков 1у(0) рассчитывается как среднее арифметическое соответствующих индексов по каждому сообщению:
N
£ 1у (м,,о) (о ) = -,
где !У(М1 ,О)- индекс репутационных угроз и рисков объекта О для сообщения М!, N - количество сообщений в группе (кластере).
Таким образом, посредством анализа объективных характеристик сообщений становятся возможными автоматическое выявление и количественная оценка информационных
N
10 Рейтинги цитируемости федеральных газет, журналов, ТВ-каналов, радиостанций и интернет-ресурсов. URL: http://mlg.ru /ratings /federal_smi
11 Общее количество анализируемых сообщений открытых источников N = {nt, n2,...,nM} (т.е. |N| = M)разбивается на информационные подмножества (кластеры) C = {C,, C2,...} (при автоматизированной обработке собираемых информационных материалов максимальное количество кластеров жестко устанавливается оператором или для ограничения их количества используются специальные алгоритмы), каждый кластер C} содержит t. = |C | сообщений, определяющих информационный повод, т.е. событие, которое является значимым для потребителя информации.
и репутационных рисков, формируемых на основе мониторинга и анализа непрерывного новостного потока информации СМИ и открытых источников. А оперативная и адекватная оценка информационных и репутационных рисков необходима для их минимизации и предупреждения.
Архитектура перспективной информационной системы
Архитектура перспективной информационной системы, осуществляющей оценку и ранжирование информационных поводов и отдельных сообщений открытых источников информации для определения репутационных угроз и рисков, формируется на основе анализа предъявляемых к системам данного класса функциональных требований (определяются потребностями заинтересованных лиц) и требований качества. В результате анализа были выделены следующие компоненты (модули) информационной системы.
1.Модуль сбора и предварительной лингвистической обработки потока информации из открытых источников.
2. Модуль кластеризации (обобщения и ранжирования главных информационных поводов) потока данных из открытых источников.
3. Модуль выделения оценочной информации упоминаний объектов в потоке данных из открытых источников.
Средства модуля сбора и предварительной лингвистической обработки потока данных из открытых источников реализуют следующие основные функции: 1) сбор информации (сообщений) из заданного администратором информационной системы множества открытых источников; 2) предварительная лингвистическая обработка собранных сообщений открытых источников, включая:
- выделение в тексте сообщения информационных объектов (физических и юридических лиц, географических понятий и брендов), сбор дополнительных сведений по ним из открытых источников, выделение прямой и косвенной речи информационных объектов;
- тематическая и жанровая классификация сообщения (текста);
- определение роли (важности упоминания) информационного объекта в тексте сообщения (главная, второстепенная или эпизодическая роль);
- определение количества эфирного времени телевизионных сюжетов, в которых освещается информационный объект;
- расчет индекса качества для выявленных информационных объектов с использованием следующих параметров: а) индекс влиятельности источника информации; б) номер полосы; в) объем сообщения; г) наличие иллюстрации; д) роль объекта в сообщении; е) наличие цитат объекта в сообщении; ж) характер упоминания объекта (негативный или позитивный), другие параметры новостного сообщения;
- извлечение из собранных сообщений фактографической информации.
Средства модуля кластеризации (обобщения и ранжирования главных информационных поводов) потока данных из открытых источников обеспечивают реализацию следующих основных функций:
- выявление информационных подмножеств (кластеров) -массивов сообщений, близких по смыслу и содержащих информацию, соответствующую требованиям (ожиданиям) пользователя, либо информацию, которая может свидетельствовать о приближении или наступлении значимых для пользователя событий;
- ранжирование потока информационных кластеров по важности с целью определения порядка представления их пользователю.
Средства модуля выделения оценочной информации упоминаний объектов в потоке данных из открытых источников предназначены для выполнения следующих функций:
- выделение упоминаний исследуемых информационных объектов в сообщениях открытых источников информации;
- оценка выделенных упоминаний исследуемых информационных объектов с целью их разделения на следующие группы: а) негативные; б) позитивные; в) нейтральные; г) несущие потенциальный ущерб (репутационные угрозы и информационные риски). При этом учитываются следующие параметры: 1) заметность сообщения (учет различных параметров сообщения, в том числе множества выделенных объектов, их индекса качества); 2) оценка мнения автора сообщения; 3) оценка факта, в контексте которого упомянут исследуемый объект, т.е. идентификация
негативного, положительного, нейтрального влияния информационного повода на объект; - подготовка к отображению и отображение результатов выделения и оценки упоминаний информационных объектов в открытых источниках.
В разработанном программном прототипе информационной системы задача выделения в материалах (сообщениях) открытых источников фактов (классов фактов), в контексте которых упоминается исследуемый информационный объект, решается с использованием программных модулей (библиотек), осуществляющих семантическую интерпретацию результатов разбора текста, в том числе поиск описаний ситуаций, удовлетворяющих заданным семантическим шаблонам. Средства прототипа обеспечивают возможность ведения привилегированными пользователями (экспертами) справочника семантических шаблонов, что в значительной степени повышает степень автоматизации процесса выделения фактов (классов фактов) в информационных материалах открытых источников. Использование готовых программных библиотек в качестве архитектурного элемента прототипа информационной системы позволило сократить временные затраты на разработку функциональности прототипа.
Разработанный программный прототип позволил осуществить проверку выполнения основных функциональных требований и требований качества, предъявляемых к перспективным информационным системам. Так, общее количество обрабатываемых средствами программного прототипа открытых источников информации составило более 15 тыс. единиц, среди которых присутствуют как официальные печатные СМИ, так и интернет-СМИ, интернет-блоги и форумы.
В дальнейшем исследования будут направлены на совершенствование механизмов выявления фактов и связанных с ними репутационных угроз и рисков, алгоритмов расчета интегрального индекса этих рисков для исследуемых информационных объектов, а также экспериментальную оценку предложенных решений с использованием разрабатываемого прототипа перспективной информационной системы.
