CC BY
133
■ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ИНФОРМАЦИОННО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ НА МАССОВОЕ СОЗНАНИЕ
Минаев В.А.1, Дворянкин С.В.2
В статье дано определение информационно-психологических технологий и основных каналов информационно-психологических воздействий (ИПВ) на социальные группы. Сделан вывод, что математические модели динамики информационно-психологического воздействия на сегодняшнем этапе развития психологической науки перспективны лишь применительно к массовому сознанию. Дано вербальное и формальное описание модели, приводящейся к форме нелинейного дифференциального уравнения, описывающего диффузию инноваций. В модели учтено информационное влияние на массовое сознание межличностного информационного взаимодействия, средств массовой информации, эффект забывания воздействия. Показано, что модель имеет решение в виде обобщенной логистической кривой. Приведено статистическое распределение по времени индивидов социума, разделяющих идеи ИПВ, которое качественно подтверждает формальное решение модели. Исследованы частные случаи модели, которые во всех вариантах подтверждают существование асимптотического стационарного решения. Для использования модели на практике для анализа и прогнозирования характеристик ИПВ на социум, и, в конечном итоге, для управления этим влиянием, произведена оценка ее параметров на основе статистических данных. Подчеркнуто, что разработка модели существенно необходима в современных условиях усложнения проблем обеспечения кибербезопасности государства, общества и каждого отдельного члена общества, включая учитывая развитие социальных сетей.
Ключевые слова: моделирование, информационно-психологическое воздействие, уравнение диффузии инноваций, межличностное общение, средства массовой информации.
Введение
Социально-психологические отношения, связанные с массовым сознанием в современном обществе, определяются происходящими в нем информационными процессами и находятся в непосредственном взаимодействии с социально-политическими процессами, существенно влияя на их развитие. Следовательно, безопасность социальных процессов напрямую зависит от информационных, действующих на массовое сознание и поведение людей.
Для обеспечения социально-психологической безопасности личности и общества в целом необходимо отчётливо понимать закономерности социально-психологических процессов, вести разработку прогностических моделей их развития и влияния на безопасность социальной системы. Важность разработки таких моделей существенно актуализировалась в современных условиях усложнения проблем обеспечения кибербезопас-ности, государства, общества и каждого отдельного члена общества. И к настоящему времени сло-
001:10.21581/2311-3456-2016-5-56-64
жилась определенная база для создания моделей динамики ИПВ [1-6,10].
По аналогии с промышленными технологиями определим информационно-психологические технологии как совокупность приемов, методов и средств, используемых для достижения конкретных целей воздействия на индивидуальное и массовое сознание (ИС и МС), в том числе
- негативных.
Исследованиями установлено [2], что существуют два основных канала осуществления информационно-психологических воздействий (ИПВ)
- информационное влияние с помощью средств массовой информации (в широком смысле этого значения - газеты, журналы, интернет-сайты, социальные сети, радио, телевидение, мобильная связь, листовки и т.п.) и межличностное информационное взаимодействие - МЛИВ (так называемое «сарафанное радио»). Таким образом, для построения полного множества математических моделей ИПВ необходимо формально описать следующую матрицу (таблица 1).
1 Минаев Владимир Александрович, д.т.н., профессор, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва, m1va@yandex.ru
2 Дворянкин Сергей Владимирович, д.т.н., профессор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, svdvoryankin@fa.ru
Таблица 1.
Уровни и источники ИПВ
Источники ИПВ Уровни ИПВ
ИС МС
СМИ V
МЛИВ V
Нельзя не отметить, что успешные попытки моделирования массового сознания, как это отражено в таблице 1, уже предпринимались [2-5], однако опыт изучения индивидуального сознания с помощью математических моделей пока не только крайне незначителен, но и не позволяет говорить о том, что в ближайшем будущем может быть использован для создания приемлемых количественных описаний поведения конкретного человека, которые позволят с достаточной точностью его прогнозировать для целей оценки ИПВ. Иными словами, из-за сложности и слабоизученной детерминируемости процессов, происходящих в психике человека и определяемых его личностными особенностями, создание адекватных математических моделей ИПВ на индивидуальное сознание на нынешнем этапе развития психологии пока нереально, а для экспертного прогнозирования и оценки динамики ИПВ на конкретного члена социальной группы следует применять существующие проверенные научные средства (тесты и методики). В этой связи дальнейшие результаты в настоящей работе будут относиться только к изучению массового сознания.
Обоснование модели динамики ИПВ на массовое сознание
Выделим три основных группы факторов, определяющих подверженность человека ИПВ и, соответственно, степень их информационных угроз обществу:
• «технологические» факторы, непосредственно связанные с содержанием и структурой специальных манипулятивных технологий, используемых для оказания соответствующего ИПВ на человека;
• «внешние» (технико-физические, средовые и т.п.) факторы, повышающие или снижающие эффективность манипулятивного воздействия (техническое состояние информационных каналов, качество звука/изображения, комфортность обстановки восприятия информационного потока, наличие отвлекающих воздействий, снижающих внимание, ухудшающих восприятие и т.д.);
• «внутренние», психологические факторы, определяющие склонность, подверженность человека ИПВ. Они, в свою очередь, подразделяются на две относительно автономные подгруппы:
9 ситуационные факторы, связанные непосредственно с конкретной информационно-коммуникативной ситуацией (психические состояния, вызванные нахождением в толпе, на митинге, просмотром политических ток-шоу, а также различными стрессогенными факторами, в том числе -реализующихся в экстремальных условиях);
9 устойчивые психологические факторы, отражающие индивидуально-личностные особенности человека (внушаемость, критичность, подозрительность, негативизм и т.д.), влияющие на его подверженность ИПВ.
«Коммуникатор» (будем использовать данный термин в широком понимании как совокупный объект, характеризующийся всеми атрибутами источника информации - сбор информации, ее обработка и распространение) по сравнению с адресатом обладает заведомым преимуществом, связанным с его комплексностью, системностью, масштабностью и целенаправленностью действий.
Это связано со следующими четырьмя причинами:
• во-первых, информационный контент ИПВ готовится специалистами, прошедшими целевую подготовку и хорошо знающими особенности восприятия той или иной информации, что позволяет организовать необходимую психологическую реакцию адресата;
• во-вторых, время появления «нужного» сообщения, канал его распространения и другие особенности «доставки» адресату строго и профессионально рассчитаны;
• в-третьих, обязательно решается задача привязки аудитории к эмоционально близкому, персонифицированному источнику информации (диктору, ведущему, комментатору), который в основном вызывает у аудитории симпатию, желание слушать (смотреть, читать) именно его, а не другого человека;
• в-четвертых, используется множество приемов (начиная от подпорогового влияния на психику и заканчивая эксплуатацией базовых потребностей человека), которые заставляют человека произвести нужные коммутатору действия (включить в то или иное время телевизор, купить определенный журнал, газету, целенаправленно изменить источник информации).
Математическая модель динамики ИПВ на массовое сознание
Дадим формальное описание модели динамики ИПВ на массовое сознание, в том числе организуемое через социальные сети.
На рис. 1 представлена общая схема, положенная в основу модели. Обозначения на рисунке отражают следующее. Под сообществом индивидов понимается совокупность людей, связанных общими характеристиками (в пространственно-географическом смысле, в социально-экономическом, служебном отношениях - например, армейские подразделения, производственные коллективы, и т.п.).
Сокращения ОГ1, ОГ2, ..., ОГМ обозначают однородные группы индивидов; Л - лидеры однородных групп; ИПВвнутр - информационно-психологическое воздействие внутри сообщества индивидов; ИПВвнешн - информационно-психологическое воздействие на сообщество индивидов извне.
Исходя из схемы, представленной на рис. 1, сформулируем систему задач, которые необходимо поставить и решить, чтобы распознавать ИПВ, прогнозировать их динамику на основе специальных математических моделей, и, как следствие, адекватно реагировать на ИПВ. На наш взгляд, среди основных задач следует выделить следующие:
Для распознавания ИПВ и прогноза динамики их распространения в социуме на основе использования специальных математических моделей необходимо решить комплекс конкретных формальных задач:
1) Определение комплекса факторов, влияющих на формирование массового сознания в условиях ИПВ, и оценка возможности их учета при обосновании и реализации математической модели динамики ИПВ.
2) Определение комплекса факторов, влияющих на формирование индивидуального сознания членов конкретного социума, находящегося в различных состояниях, и оценка возможности их учета при обосновании и реализации математической модели динамики ИПВ на индивидуальное сознание (и, прежде всего, лидеров групп).
3) Обоснование подходов к выявлению однородных (с позиции характеристик ИПВ) социальных групп, включая группы, использующие социальные сети.
4) Обоснование и реализация моделей ИПВ на различные кластеры населения, включая кластеры социальных сетей.
5) Выявление и формирование тезаурусов по различным видам ИПВ, а также устойчивых паттернов сообщений в социальных сетях, содержащих ИПВ.
6) Разработка алгоритмов диагностики и обнаружения ИПВ в социальных сетях в реальном масштабе времени.
Очевидно, что после успешного решения перечисленных задач будут созданы условия для решения двух важных интегральных задач:
1 Обоснование и реализация модели устойчивого функционирования автоматизированных систем диагностики и обнаружения ИПВ в реальном масштабе времени.
2) Создание комплекса моделей ИПВ и экспериментальная проверка разработанных на их основе человеко-машинных систем специального назначения, под которыми будем понимать автоматизируемые системы, функционирующие в условиях деструктивного информационного воздействия и защищенные от ИПВ как в автоматическом режиме, так и путем включения в контур защиты от такого воздействия эксперта-оператора, профессионально занимающегося диагностикой и обезвреживанием новых «штаммов» ИПВ.
С учетом проведенных соображений на рис. 2 показано агрегированное представление динамической модели ИПВ на массовое сознание, выполненное в схематических обозначениях, предложенных Дж. Форрестером [7].
Фигура с буквой N отображает сообщество индивидов, потенциально могущих разделить и быть увлеченными основными идеями ИПВ. Фигура с буквой у представляет количество «вовлеченных» в группу уже разделяющих такие идеи (изменяющееся во времени). Большой белой стрелкой показаны людские потоки, формирующие группу «вовлеченных».
Малыми черными стрелками отображено сверху - влияние комплексов факторов роста потоков «вовлекаемых» (экономическая регрессия, негативные социальные изменения, напряженность психологических отношений, некоторые виды отрицательной культурной трансформации, издержки образования населения, негативные факторы управления ИПВ и другие).
Внизу - факторов снижения потоков «вовлекаемых» (экономический рост, позитивные социальные изменения, улучшение психологических отношений, рост культурно-политического уровня населения, успешность управления ИПВ и другие позитивные факторы). Кроме того, на рисунке показано взаимовлияние (в результате межличностных кон-
Рис. 1. Общая схема, положенная в основу разработки математической модели ИПВ на массовое сознание
тактов) реальных «вовлеченных» и потенциальных «вовлекаемых», связанных с привлекательностью идей, связанных с ИПВ на массовое сознание.
Опишем модель формально, используя математические заключения из работы [1]. Для этого рассмотрим сообщество численностью N. Обозначим через у - число людей из указанного сообщества, увлеченных инновацией о принятии идей, заложенных в основе ИПВ. Будем считать, что «увлеченный» идеями ИПВ коммуницирует с п людьми из вышеуказанного сообщества за единичный интервал времени, у каждого из которых вероятность инновационного «увлечения» идеями ИПВ равна к1. При этом к1 = к0 - р, где к0 -вероятность «увлечения» идеями ИПВ при одном коммуникационном контакте, р - вероятность коммуникации на тему, вложенную в ИПВ.
В таком случае за единичный интервал времени математическое ожидание числа «заражен-
ных» инновационной идеей из контента ИПВ оценивается как к} - п человек.
Вероятность общения «неувлеченного» чело-
века с «увлеченным» инновацией ИПВ равна
В ^
Вероятность «увлечения» в результате коммуникации есть произведение этой вероятности на к1. Следовательно, вероятность «увлечения» инновационной идей, заложенной в ИПВ, хотя бы один раз за п коммуникационных контактов может быть выражена формулой:
\п
Ч = 1 -
1 -У - к1
N 1
Ввиду малости вероятности к и числа у по сравнению с числом N:
к, - п--
У_ N .
Я - к1
Математическое ожидание числа «увлеченных» от контактов с ранее «увлекшимися» идеями,
Рис. 2. Агрегированная схема взаимодействий и взаимовлияний в динамической модели ИПВ на массовое сознание
заложенной в контент ИПВ, людей за единичный интервал времени равно произведенню Ц еа число «неувлеченных» людей: ¿н ■ сЛ — у. •
Кроме такого «увлечения». в результате межличностного общения, как уже говордлось еыше, возможно информационное ««заражение» идеями ИПВ через сре7етва массовой информации.
Допустим, что массовонть и регуля.ность выхода тиража некоторого информационного издания (СМИ), пропагандироющего идеи, заложенные в контент ИПВ, выражается функциеоМ (0) . Среднее количество ознакймнений членов сообщества с одним сообщением нз такого контента за единичный инеервао времени равно /-., вероятность ознакомлесея с таким сонбщением «онувле-
ченным» будет, соответственно, равна | ——ое
I N
и вероятность «увлечения» новой иден из контента ИПВ посло ознакомления с сокбщениом в СМИ0 равна к3 . Тогда натематическое ожидание числа «увлекшихся» еовой идеей, заложеооой в контент ИПВ, под влияниом деятеоьности СМИот тиража данного издания за единичный интервал времени
равно М(г)-к к ■ Об-6—й0-. ' 0 3 N Кроме того, необходимо учекть естествднный
процесс затухания (забывания) к|синерженносто
инновацеонной идее, збложонеов в к(знте^нт ШВ.
Обозначим сераяиюоть такого ^¡атуцоо^н-я н цди-
ничный интенсал нремени через
Тогда изменеоие числа «увлеченных» идей И0И
за ндиничный иенервал е.имено можно запиоа".1з^
исполнзуя уравнение °иффузии ннноваций:
0у ( 36 - н )
ей- = М * «-НУ). -Ц +
й N
+ М (() 6
(3 -о у) 33
■ у ,
ц ессами распространения инновации в социально- с и стигмее ч ереа СМИ; оынита емое о урц онин ии (1) связано с затуханием (забыванием) инноеаци: оннооо в+ояния, нбусловленного ИПВ.
Уравнение, аналогичнов (1), можно пноменять и для расчёта распроаранения информасии через Интернет, который превратиися из «всемирной компоютеоннй се":и>« в повснднезноисполь-зу€?л/1^|й иефoрмаваoнныCкавал - коммуника-то-н, со ч-^таюи.и7 к а-- с^онйст!^. ср едитв 1\лн1С110во й информации, так и межличностного общения. В качестве средссв массовой информацию в )н-териете выстнпают о1ногс^чис;-^нн1>1€! веб-caйты и -он)та,п1^1. Функции ме^жличностноео общеоия эффективно реслнтуют социальные сети. В работе [2] показано, чио схнжая модифицированная модель (1) показала сною адосниноость при проверке но эмпн|эически>^ матевиалах няуа выбор-ныскампаной ц оноссии и распрострааенио ндей «арабеной весны».
С целью прсяснеоия вонмнжностей и пер-спектав использование предложенноо модели, а тасже оонимсаия практической! [ценности её при-оюнения долня ананизн характер-сник ИПВ осущо-ствин ее иccле6сванве и ооннку параметров ио с^^-^ости]]^ски данным. Ииследование модели
В теoa)ии иононаций под уравненоем диффау-зии ионовсций понимается решение
ус = у(П задан о Конки для дифференциала нн-о ниаснсния:
<ййу-кк ¥ (н^сг)) 01
(2)
(1)
ще- а = к с по н Ь =с к- • к3 - со сп-^етстЕР>-кэ^ ицие: вссоя)ности иннооационного «увлесения» идеями, оаложенными в контенв ИнВ, сздзног'о не-ловеек за едини чный интервал вмемени; у- число лиц, нринявшис инновацию 1И1ПЕЗ,^ Ра - максимально возможное число лиц, способных принять иннованию ИПН] М( 0)- фуноция массовости и регулярностн СМИ, пропагандирующего оннуво-цию ИПВ; вероятность забывания инновации, ^сшножсн ной в сонте нт ИПВ^ са ^ди-снич ныН иноер-вал времени.
Первое слагсемое о (1) связано с внутренними проценсами распросфаненнс сннoвaтии рПВ в социальнрв аистеме через межлилноооные ковс тапты; ЕЕT(C|a(C€í слагаемое связано и вненкними про-
с начальным условием:
уао )=у:. о )
Таким образом, уравнение (1) с учётом началь-ныхусловий лвляется тнсевиым услвнением диф-фузив инноваций.
Для наиождееия рншения уравнения (1) нерей-l[-ем к отнксосзльн о й ч исл е н н о сти , в в е дя п е ременную:
нЮ
о (V
N
(4)
Преобразуя усарнение (1):
0^кб-
^^пс^ у + М(г)ъ(3 - у) л у
-— м---1--о--л — ,
Л N N N N N
ериходим к уравнению диффузии для относительной чиcлвннеcти членов сообщества, «увлеченных» ид«ей,связанной с ИПВ:
df(t)
dt
о а-[(1- /(t)]-/(о) + Z(t)-b
U(--/(0]-g-/(o),
(5)
. и ( АСМ/И
где Zf = —соответствует числу про-
N
пага/дистски/ сообщоний CJVIH, приходящихся в единицу врем/хи на o,^i-ioi~<(( члена социума.
Соответствующее н.а'ч.^льэно^ условие запишем в виде:
ОС0U = f0 . (5)
Ра trc^iaaoTrf^kii-o feeua^HHе уравн ения (5), на чоная с частныих случаев. [3 счлуочае преимущественной роли межлио/оптного общения (непосредствен-ногсч иле ччеез </ое-1Ч1,алtl[|-i>Hio <ч€?"Г1ь) при распно-ст|^ анен и и в с о а и а л ь н о й с и сте м е и а н о в а ц и о н н ыс х идей, связоеоих с ИПВ, без учете эвфекте пх забыс-вания, в п равз/ части урав нения (5 )« есооветст ву-ющ/м диномико иоформационоого «вовлеченоя»> путем «сарафанного радио»», ннтаёчся т<о ль>ко пор/ зое слаоаегзо, сс уравно/ее принимает вид:
ОХ о)
dt
■ = о 0(1-/(0 )]• вО -- .
Как нетрудно п ока з/ти, решение си стемы1 (5) (5) ориакмает видо
f (t) =
1
и - f
00 exp( - at)
1 +
/о
nf = Мз(|/-)(1 -с / ио .
(1 0)
График этой фун кции та кже стрем ится к некоторому уровню насыщения при / —и оо в частности при у= 1 о
и (о 0 — 1, (12)
В случае, если эффект забивания ИПВ отсутствует, а существенную рол ь в ра спростра н ение идеи, связанной с ИПВ, вносят как межличностное общ ение, таки внешнее влияние с о стороны СМИ, уаовнеаие (5) оринимает вид:
¿/на
= a- [(i-f(t)].f (t) +
(13)
+ £(о-0-(1-/(е) •
Такнз модели называют моделями смешанного влияния. Эти модели осннваны на гипнтепе, состоящий в том, что сообщение в СМИ достигает сна-ч ал а н екоторой небольшой группы, которая затем влияет на других индивидов. Найдём решение для уравнения (13) в виде:
1-L'b'(1 /q) • exp[-( L ■ b + a) ■ t ]
.^(оОО = ■
L- b + a-f0
. (14)
(7)
(8)
которая определяет динамику относительино чизленносто члкено^ соципльной кистнмы, «увлел чекных» н(звой идеей, вложе нной в к-нтент ИП В . График этой функции (описывается Бобра з н о й ели логистической кривой.
Из (8) ьогко -оказать, что при —е оо е
Ялу — а ((9)
что является урзннем наныщезия /И-) . Оти метим, чта в слуене, если идееЛи Езло^л^ннчсойй в контент ИПВ, «уикскевтсн» только оп|:)^д^л^ннчя доля со ц кум а 0 <у< - ,уро о е н е и а ее ы ще зн я, ка к н е т |кудн о покаеоть, будет стремиться к н ей.
О слунае преомущесткионон рнли внешнего ьлвония в овд» СИЛ/:И при расп) ост |э ан е н и и в со -циумс идпи, нвязноной с ИБП, без учета эффн кта забывания, в правой насти урлннения (5) нптаёт-ся но ль ко взиуо с? ьл а га е м о е, и у р а н п е н и се п р и н и-мает вид:
1+ а ? /о) - ехР[-(1 -Ь + а) - <]
Ь -Ь + а - /о График этой функции, представляя собой обобщённую логистичесеую кривую, при / — о и у=1 таниее серемнтся к уровню насыщения, равному 1.
Полная модель смешанного влияния с учётом за-ту^ха^оииг^ ИПИ также имеет аналитическое решение. Однако из-за сложности не будем приводить его в настоящей статье, отослав читателя к работе [2]. Зам ети м тол ь ко, что из об щ еео р ешения следует, что со време н ем для /(г) устанавливается некоторый стаци-онарн ый режим, связанный с насыщением социума и дея м и И ПВ. П о су щ еству этот уровень и есть мате-мотичкспое определение унтойчивого состояния сскиума по осиношению к влиянию на него идей ИПВ.
Н а рн и с . 3 п о к а з а н а Б - обра зная (логистическая) криная, в общем виде отражающая решение уравнения эффузии биоеваиий (1), отражающего влияние идер ИПВ.
Доля вовлеченности социума в идеи ИПВ, у 100%
В этом случает решение, как нетрудно показать, приобретеет вид:
ДО = 1 - (н - Г) • нхр(-Щ • ¿е и) . (11)
Время, t
Рис. .1. Графический вид обобщенного решения уравнония диффузии идей (1), связанных с ИПВ
Для того, чтобы глубже понемать процеесы диффуыии идей, связанных с ИПВ в некотором социуме, на рис. 4 приведене статистичоское цеспре-деление индивидов, вовлеченныа в инноЕ!ации [3].
' Раннее цЛ большинство, 3436 ■>о Позднее большинство, Р34%
Ранеие поел едовател 13,5% у \ Опаздывающие, Г 16%
Инноваторы,/ 2,5% эР" у' 1 1 ---- | Время
Рис. 4. Распределение по времени индивидов социума, разделяющих идеи ИПВ
Из рии. 4 следует, что только 2,5% индивидов выступают реально вовлеченным и идеями ИП В, 13,5% являются их ранними последователями, 34% а ранним большинством вовлеченных, 34% - поздним большинчтвом вовлеченных, а 16% и запаздывающими вовлеченными.
Об оценке параметров м одел и
Для того, чтобы модлль (1) реально пспользо-мать на приктике для анализа и прогноопрьоиоия характеристик ИПВ иа социум,и, в оонечном ьтоге, для управления этим влхянием, необходимо оценить ее параметры применительно к конкретным региональным условиям и к конкретным группам социула.
Примары оценки аараметров модели прхве-двны в рабхте [2]. На осиове этих оценок найден-1 соотношепия длр нахожденио количества «увлеченных» идей в каждый момент времени, характерного времени инновационного проаесио, мак-сомума скороспи инаовационнаго «зпражения» пдеей, реализуамой при ИПВ. Кроме тоыо, слло-оентввнно р>^<ысм^"нр)пЕ?г)е?тся ооьмврыность поавла-ния критиаеской массы ьотпринявших идеп ИПЕ! прп учёте сорузтурироваоия населения на мруппм постоянного опщения.
IР¿аcc^v-oтр)Иl^Е метлдику оааоио параметрор длп смешанно1 мрдели ь затуоаььом (1).
Для нее можно ып|аеделить пзменение количества пкдивидов, принынших идею ИПE) в терпнне единичного интервала отмени (гoл, месяц лпя), из cхьдующero у|ннвьиоия в! ириращениях:
у (I) - у (Г - 1) = а • и ~ и1 - 1) ] • у (г - 1) д
д - у(г-1)]- 1 •У(г-1) =
N
а 2 , , M ■ b = - -,yZ(i-l)+( a - -- g ) ■
N^ N
■ y(t - 1 ) -KM ■ b , (15)
или
У--) = -K р к" K - 1) -1 B - y(: - 1) -а С, (В 6)
гд-Л=М; B=yMb/Nrg- C=M-b. Предположим, чтс) функнияЫКру =-gnst на некотором исслунуемом отдезке ^ркетея-ш,^ что вполне донпууус"ти1\/сс нуимднительно к ^тн^^ит1Э.пу:>ио стационарным периодаи •|иоуагандистской компании в °МИ. Тогда наблюдая динамику «увлеченных» идеями ИПВ в тпх и ли иных регионах и группах на сел е ния (как пр авило, оценив аемую в ходе сп е-циально ор га н из ова н н ых э ксп ертн ых процедур), легко восстановить коэффициента! уравнения (16), используя стандартные статистические пакеты, например SPSS.
Выражая нарамеиры а, N Mb/N серез^У, В, C, g, получим:
0V = -
a =
2-А '
(ее+л + + ц) 2 - ро • с в
(17)
(18)
- 3(Б о g) + еРС^+РРОбО-ООиС Mb/N =—0-0/v-—- (19)
Р'ассгмотрилл, какие фактор ы влияют на зн аче-ние ко;^с()с()ици(^нтоЕ5 а, ИХЬ, и д.
N
Искодя ие определения коэффициента a, нетрудно сделать валнод, 'что он во многом определяется таиими факторами кик активность исполь-зованкл при межличиостньм общении мобильной евязи о социальныох компьютирныоо сетеяЪЬ, чти явно положательки влияет на количество меж-личностныьх чоетадтов за едиьнцу вримеен.
Коэфф ициент И опрэе дезляентсаяя илтенсив-
ностью п|эопгл(,гп1-|д(Д'1с:тско1/1 кампании, её направленностью га целевую нудилорию, актуальностью едеи, ивязаннои с ИПВ.
Коаффициент «забысвания» g информацни из контента ИПВ определяется психофизиологическими хагактеристиками человека и завпсит от частотыы взаимные контектов между носителями инноваиии и от частоты внешних сообщений, распространяющих данную идею.
Выводы
Базовая цель моделирования состоит в разработке таких моделей, которые позволили бы проигрывать различные сценарии развития ИПВ в регионах, социальных группах. В качестве методологической основы моделирования могут взяты известные разработки Римского клуба, тесно связанные с именем Дж. Форрестера [7], разработавшего еще в прошлом веке модели мировой динамики, модели города, исследовавшего пределы роста социально-экономических систем. Кроме того, при проведении исследования весьма интересны крупные работы советского и российского академика Н.Н.Моисеева и его последователей [8,9], занимавшихся моделированием так называемой «ядерной зимы», крупномасштабных экономических систем и проектов.
Моделирование ИПВ по своей масштабности, социально-политической, военно-стратегической значимости сравнимо с названными глобальными проектами. Особенно в настоящий период времени, когда значительно усилились направления исследований в области информационных войн. Понятно также, что развитая модель ИПВ, позволяющая эффективно прогнозировать последствия различных военно-политических решений, управлять этими решениями, может быть создана только в рамках междисциплинарного подхода, путем объединения усилий ученых из различных сфер.
В силу сложности и малоизученности процессов, происходящих в психике человека и определяемых его личностными особенностями, создание адекватных математических моделей ИПВ на индивидуальное сознание на нынешнем этапе развития психологии пока не представляется возможным, а для экспертного прогнозирования и оценки динамики ИПВ на конкретного члена социальной группы, следует применять существующие проверенные научные средства (тесты и методики).
Математическая модель динамики деструктивного ИПВ на массовое сознание должна учитывать три основных процесса - информационное влияние на массовое сознание межличностного информационного взаимодействия, средств мас-
совой информации, эффект забывания воздействия. Нелинейное дифференциальное уравнение, описывающее модель диффузии инноваций, имеет решение в виде обобщенной логистической кривой. Статистическое распределение по времени индивидов социума, разделяющих идеи ИПВ, качественно подтверждает формальное решение модели, представляемой в виде нелинейного дифференциального уравнения. Исследованные частные случаи модели во всех вариантах подтверждают существование асимптотического стационарного решения.
Разработка модели существенно необходима в современных условиях усложнения проблем обеспечения кибербезопасности государства, общества и каждого отдельного члена общества, учитывая стремительное развитие социальных сетей. Для использования модели на практике для анализа и прогнозирования характеристик ИПВ на социум, и, в конечном итоге, для управления этим влиянием, должна быть сделана оценка ее параметров на основе статистических данных, что на основе распространенных статистических пакетов позволяет специалистам в области анализа и прогнозирования ИПВ легко настраивать и применять модель динамики ИПВ.
Сегодня на повестке дня - настройка структуры предложенной модели динамики ИПВ на массовое сознание под конкретные региональные и социальные условия, вовлечение в её разработку экспертов-специалистов, связанных с информационно-психологическом воздействием, из различных сфер деятельности. Можно выделить следующие направления дальнейших модельных исследований: изучение и формальная оценка эффективности применения предложенной математической модели ИПВ к различным социальным группам и выработки управленческих решений по отношению к тем или иным социальным процессам; изучение и формирование комплекса факторов, которые, с одной стороны, подлежат учету и контролю при осуществлении ИПВ, а с другой стороны, наполняют реальным содержанием математическую модель.
Литература
1. Краснощёков П.С. Простейшая математическая модель поведения. Психология конформизма //Математическое моделирование, 1998, т. 10, № 7. С.76-92.
2. Минаев, В.А., Овчинский, А.С., Скрыль, С.В., Тростянский, С.Н. Как управлять массовым сознанием: современные модели. М.: РосНОУ, 2013. 200 с.
3. Минаев, В.А. Моделирование процессов развития устойчивого туризма//Научный журнал «Сервис в России и за рубежом». Т. 8, №9 (56), 2014. С. 140-149.
4. Тростянский С.Н. Моделирование динамики электоральных процессов на основе уравнений диффузии инноваций // Системы управления и информационные технологии, 2007, №3.2(29). С.302-306.
5. Шведовский В.А. Динамическая модель электорального поведения // Математическое моделирование, 2000, т. 12, № 8. С.46-55.
6. Кара-Мурза С. Г. Манипуляция сознанием. М.: Издательство «Алгоритм», 2000. 464 с.
7. Форрестер, Дж. Мировая динамика: Пер. с англ. / Под редакцией Д. Гвишиани, Н. Моисеева. М.: Издательство ACT; СПб.: Terra Fantastica, 2003. 379 c.
8. Моисеев, Н.Н. Человек, природа и будущее цивилизации: «Ядерная зима» и проблема «запретной черты». М.: Изд-во Агентства печати «Новости», 1986. 92 с.
9. Моисеев, Н. Н., Александров В. В., Тарко А. М. Человек и биосфера: Опыт системного анализа и эксперименты с моделями. М.: Наука, 1985. 271 с.
10. Fareena Sultan, John U. Farley, and Donald R. Lehman. A Meta-Analysis of Applications of Diffusion Models //Journal of Marketing Research, 27 February 1990. Р.70-77.
MODELING THE DYNAMICS OF INFORMATION AND PSYCHOLOGICAL INFLUENCE ON MASS CONSCIOUSNESS
Minaev V.A.3, Dvoryankin S.V.4
Resume. The article provides a definition of information and psychological technologies and the main channels of information and psychological influences (IPI) on social groups. It is concluded that mathematical models of information-psychological dynamics influence on the current stage of psychological science development perspective only in relation to mass consciousness. Given verbal and formal description of the model, leading to a form of non-linear differential equation describing the diffusion of innovations. The models take into account of the mass media influence on society, interpersonal information exchange, the effect of forgetting influence. The article examines a mathematical model of destructive information-psychological influence (IPI) dynamics on mass consciousness. It is shown that the model has solution in the form of a generalized logistic curve. Given a statistical distribution over time of society individuals, who share ideas of IPI, which qualitatively confirms a formal decision model, presented in the form of nonlinear differential equations describing of innovation diffusion. Investigated special cases of the model, which in all cases confirmed existence of asymptotic stationary solutions. For using the model in practice to analyze and predict characteristics of IPI on society, and, ultimately, to control this effect, estimation of its parameters based on the statistical data produced. It is emphasized that the development of the model is essential in modern conditions complicate the problem of ensuring cyber security of the state, society and every individual member of society, including taking into account the development of social networks.
Keywords: modeling, information and psychological influence, the equation of innovations diffusion, interpersonal communication, mass media.
References
1. Krasnoshchyokov P.S. Prostejshaya matematicheskaya model' povedeniya. Psihologiya konformizma //Matematicheskoe modelirovanie, 1998, t. 10, № 7. P. 76-92.
2. Minaev V.A., Ovchinskij A.S., Skryl' S.V., Trostyanskij S.N. Kak upravlyat' massovym soznaniem: sovremennye modeli. M.: RosNOU, 2013. 200 p.
3. Minaev V.A. Modelirovanie processov razvitiya ustojchivogo turizma//Nauchnyj zhurnal «Servis v Rossii i za rubezhom». T. 8, №9 (56), 2014, pp. 140-149.
4. Trostyanskij S.N. Modelirovanie dinamiki ehlektoral'nyh processov na osnove uravnenij diffuzii innovacij //Sistemy upravleniya i informacionnye tekhnologii, 2007, №3 (29). P.302-306.
5. Shvedovskij V.A. Dinamicheskaya model' ehlektoral'nogo povedeniya // Matematicheskoe modelirovanie, 2000, t. 12, № 8. P. 46-55.
6. Kara-Murza S. G. Manipulyaciya soznaniem. M.: Izdatel'stvo «Algoritm», 2000, 464 p.
7. Forrester Dzh. Mirovaya dinamika: Per. s angl. / Pod redakciej D. Gvishiani, N. Moiseeva. M.: Izdatel'stvo ACT; SPb.: Terra Fantastica, 2003, 379 p.
8. Moiseev N.N. Chelovek, priroda i budushchee civilizacii: «Yadernaya zima» i problema «zapretnoj cherty». M.: Izd-vo Agentstva pechati «Novosti», 1986, 92 p.
9. Moiseev N. N., Aleksandrov V. V., Tarko A. M. Chelovek i biosfera: opyt sistemnogo analiza i ehksperimenty s modelyami. M.: Nauka, 1985, 271 p.
10. Fareena Sultan, John U. Farley, and Donald R. Lehman. A Meta-Analysis of Applications of Diffusion Models //Journal of Marketing Research, 27 February 1990. P.70-77.
3 Vladimir Minaev, Dr.Sc., Professor, Bauman Moscow State Technical University, Moscow, m1va@yandex.ru
4 Sergey Dvoryankin, Dr.Sc., Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, svdvoryankin@fa.ru
