CC BY
10
УДК 004
Григорьева С.С. студент магистратуры 2 курса Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова
научный руководитель: Хрусталев В.И.
Россия, г. Абакан
ОБЗОР НЕКОТОРЫХ ПРОГРАММНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА БЛОГОВ И СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Аннотация: В статье описывается принцип работы отдельных программно-аналитических систем мониторинга блогов и социальных сетей. Раскрываются принципиальные возможности и ограничения использования данных систем.
Ключевые слова: информационные угрозы, социальные сети, структура социальных сетей
Grigoreva S.S. graduate student Katanov Khakass State University Russia, Abakan Scientific supervisor: Khrustalev V.I.
OVERVIEW OF SOME SOFTWARE AND ANALYTICAL SYSTEMS FOR MONITORING BLOGS AND SOCIAL NETWORKS
Abstract: The article describes the principle of operation of individual software and analytical systems for monitoring blogs and social networks. Reveals the fundamental possibilities and limitations of the use of these systems.
Key words: information threats, social networks, social network structure
В настоящее время существует множество различных автоматизированных информационно-аналитических систем, которые являются программными комплексами, позволяющими в режиме реального времени проводить поиск и анализ информации, распространяемой в социальных медиа. Каждая система состоит из двух основных частей: постоянно обновляющейся и пополняющейся базы данных и автоматизированного аналитического модуля. Данный модуль представляет собой поискового робота и автоматическую систему распознавания и анализа контента.
Работа информационно-аналитических систем для социальных сетей состоит из нескольких этапов:
1. Обнаружение потенциальных источников информационной угрозы (пользователей, групп пользователей или сообществ);
2. Установление наблюдения за распространением информационной угрозы (в социальной сети, блоге и т.д.). При распространении информации методом пересылки личных сообщении" от пользователя к пользователю, а также репосты со страниц с ограниченным доступом, установление связей
без обращения к администрации сетевого ресурса или специальным службам информационной безопасности невозможно. Необходимо отметить, что в большинстве случаев, когда серверы социальной сети располагаются на территории иностранного государства, то получение связей пользователей и анализ пути распространения угрозы возможно только на основе открытых данных [1];
3. Получение, структурирование и временное хранение первичных данных (сообщения, связи между объектами). Для сбора данных могут быть использованы специальные программные инструменты - краулеры, в основе работы которых лежит перебор пользовательских страниц, считывание и занесение информации о них в базу данных, а также поиск ссылок на новые страницы, обработка которых ранее не осуществлялась. Таким образом формируется процедура обхода графа связей социальной сети. Многие социальные сети обладают сложной динамической структурой, что затрудняет их обработку роботом. Поэтому для получения структурированных данных можно использовать интерфейсы прикладного программирования поисковых систем - «API» (Application Programming Interface), которые являются набором готовых классов, процедур, функции" и структур для использования сторонними разработчиками. Однако каждый сервис накладывает на свои «API» ряд ограничении" В связи с тем, что такие поисковые системы, как «Bing» и «Google» разработаны для предоставления результата поиска с максимальном скоростью, выдача результатов может быть неполной или менее релевантной из-за особенностей алгоритмов. Для сбора данных можно использовать «API» и социальных сетей. Однако здесь также могут присутствовать некоторые ограничения, наложенные разработчиками, например, на количество запросов в минуту [2];
4. Перемещение данных в единое хранилище - узел хранения данных. Вторичная структуризация, резервное копирование и предоставление доступа к данным с стороны аналитического модуля;
5. Анализ социальных медиа, позволяющий изучить принципы формирования связей между пользователями, самоорганизацию социальной сети и ее динамическое изменение во времени. Выявление пользователей с ключевыми функциями (лидеров) или аномальным поведением.
Подобные программно-аппаратные комплексы должны обладать достаточно высокой производительностью для работы с большими объемами данных. C увеличением объема поступающих данных, будет увеличиваться время, требуемое для обработки. В связи с этим, может потребоваться создание вычислительного кластера, обмен данных между узлами которого будет осуществляться в режиме распределенной памяти, что может повлечь увеличение материальных затрат.
Наиболее распространенными инструментами мониторинга социальных медиа являются информационно-аналитические системы «Медиалогия», «Интергум» и «Dow Jones Factiva». Также существует множество альтернативных программных комплексов: «Крибрум», «Wobot»,
«Brand Analytics», «Babkee», «Brandspotter», «BuzzLook», «Buzzware», «IQBuzz» и т.д. Несмотря на то, что число подобных компании" постоянно растет, алгоритмы исследовании" и анализа, а также форматы предоставления отчетности практически не изменяются.
Преимуществами использования подобных информационно -аналитических систем являются:
• Определение тональности и эмоциональной окраски высказывании";
• Анализ отношения блогеров к определенным проблемам, например, отслеживание электоральных настроении" в социальных сетях по отношению к политическим партиям и их лидерам;
• Расчет репутационных рисков;
• Оценки общественного резонанса того или иного действия, отслеживание действий других компании" или индивидуумов.
Однако данные информационно-аналитические системы не производят расчет вероятности распространения деструктивных данных в социальных сетях и математическую оценку аудитории, которая может быть ознакомлена с деструктивной информацией за определенный промежуток времени.
Несмотря на множество различных программно-аналитических систем, предназначенных для мониторинга блогов и социальных сетей, область их применения ограничена.
Использованные источники:
1. Прожерин В.Г., Савченко Я.И. Методы распространения информации в социальных сетях // Проблема комплексного обеспечения информационной безопасности и совершенствование образовательных технологии" подготовки специалистов силовых структур: Межвузовский сборник трудов V Всероссийской научно-технической конференции ИКВО НИУ ИТМО, 16-17 октября 2014 г. - 2015. - С. 335-338
2. Yakushev A.V., Boukhanovsky A.V., Sloot P.M.A. Topic crawler for social net- works monitoring // Proc. of the 4th Conf. on Knowledge Engineering and Semantic Web (KESW-2013). Communications in Computer and Information Science. Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. Vol. 394. Р. 214-227.
