ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЦИФРОВОГО СЛЕДА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 303.732.4

ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЦИФРОВОГО

СЛЕДА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

*

П.В. Колесникова , Я.А. Соколов, Н.С. Енин, Д.С. Горлов Научный руководитель - Л.В. Липинский

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

*78malayamalaya78@gmail.com

В связи с тем, что люди все больше используют социальные сети, возрастает и количество информации которую они оставляют после себя. Анализируя ее, можно принимать очень точные решения, касаемо каждого пользователя. Возникает потребность в более детальных методах ее изучения и в том, чтобы не произошла утечка данных. Так же необходимо прогнозировать то, как будут использоваться данные технологии анализа в дальнейшем и насколько это актуально для общества в целом.

Ключевые слова: цифровой след, пользователь, предсказывающая информация, социальный рейтинг, безопасность, социальная сеть.

SUPPORT FOR DECISION-MAKING BASED ON ANALYSIS OF DIGITAL FOOTPRINT ON SOCIAL MEDIA

P.V. Kolesnikova*, Ya.A. Sokolov, N.S. Enin, D.S. Gorlov Scientific supervisor - L.V. Lipinsky

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation *78malayamalaya78@gmail.com

Due to the fact that people are using social networks more and more, the amount of information they leave behind is also increasing. By analyzing it, you can make very accurate decisions regarding each user. There is a need for more detailed methods of studying it and in order to prevent data leakage. It is also necessary to predict how these analysis technologies will be used in the future and how relevant it is for society as a whole.

Keywords: digital footprint, user, predictive information, social rating, security, social network.

Введение. Все чаще мир сталкивается с частичным или полным переносом некоторых аспектов жизни человека в виртуальную реальность. Личная страница в социальной сети стала проекцией жизни реального человека. Вследствие отражения активности в профиле, можно сформировать определенную модель личных, деловых и творческих интересов.

Эта информация собирается независимо от желания ее пользователей. Результаты, полученные при анализе этих данных, могут быть очень полезны для решения индивидуальных задач. К примеру, заходя в мессенджер можно получить сообщение с предложением о работе, новой микроволновке или иных товаров и услуг, подобранных специально для вас, основываясь на анализе поисковых запросов или просмотренных пользователем видео.

Получают эту информацию через отслеживание цифровых следов. Цифровой след хранится в виде cookie-файлов (от англ. cookie, буквально — печенье) небольших

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Том 2

фрагментов данных, который отправляется веб-сервером и хранится на устройстве пользователя. При повторном открытии сайта пользователем этот фрагмент отправляется серверу в составе HTTP-запроса (HyperText Transfer Protocol) и передает сохраненные данные о пользователе, например персональные предпочтения или логин и пароль [1].

Цифровые следы бывают двух видов: активные и пассивные. К пассивным, относят следы, оставленные непредумышленно, например ip-адрес (Internet Protocol) или история поиска. А к активным, оставленные специально, как раз личная страница пользователя с блогами, комментариями и переписками [1].

Цифровые следы остаются при первом же выходе в виртуальное пространство, но этого недостаточно для сбора информации и в дело вступает алгоритм системы фильтров интернета. Именно эта система отслеживает, собирает, а затем анализирует абсолютно любую активность пользователя: какие сайты посещает, что покупает и чем интересуется. Благодаря этой информации система фильтрует контент для конкретного человека и отсеивает информационный шум, создавая эксклюзивную версию предпочтений из виртуального пространства [1].

Однако, если пользователь будет слишком откровенным и легкомысленным в сети, его безопасность может быть нарушена. Злоумышленники могут воспользоваться данными цифрового следа и взломать личный аккаунт, для доступа к рабочим данным, банковским реквизитам, а также для преследования.

Ответственность за подобные действия лежит на организациях, которые используют цифровые следы для свой выгоды и монетизации через сервисы, приложения или таргетированную рекламу. Часть регулярно собранной и систематизированной информации используется с целью улучшения качества обслуживания, остальное анализируют для получения уточняющей информации, с целью продажи [2].

Именно предсказывающая информация является главной особенностью анализа цифровых следов. На основе ее, можно предположить, на что способны пользователи, их поведение, отношение к религии, власти и много другое. Это во многом может позволить снизить уровень преступности, выделяя в социальной сети «подозрительные» субъекты [3].

Такую систему уже начали практиковать в Китае и официально узаконили «социальный рейтинг» схема которого представлена на рис. 1. На данный момент эта система тестируется в определенных областях и городах [4].

В Китае цифровой мир поглотил большую часть населения, что крайне удобно для анализа их цифрового следа, с помощью которого власти могут отслеживать и прогнозировать личные качества человека. Основываясь на результатах анализа, можно отделить законопослушных граждан от опасных для общества индивидов.

Например, люди с низким социальным кредитом не смогут устроиться на нормальную работу, не получат денежных кредитов, не приобретут билеты на транспорт. Даже в аренде велосипеда им могут отказать. В свою очередь, законопослушным гражданам с высоким социальным кредитом открыты все двери. Чтобы избежать начала дискриминации, всех жителей наделили равной суммой баллов. А дальше, в зависимости от того, как вел себя конкретный житель, сумма может увеличиваться или уменьшаться.

Анализом занимается «Единый информационный центр» и проверяет каждого по 160 тысячам разных параметров из 142 учреждений. Если рейтинг гражданина больше стартовой суммы, то он маркируется индексом «AAA»» и получает звание почетного гражданина. Если стартовая сумма не изменилась, то индекс «A+», и в зависимости от снижения суммы можно получить индексы «B» и «C» и статусы «среднего» и «подозрительного гражданина» и быть уволенным из государственных учреждений. Те, чьи баллы в половину меньше от стартовой суммы попадают в категорию «D» и рискуют никогда не устроиться на работу и не получить кредит, многие другие жители боятся с ними даже общаться [4].

Низкий рейтинг может привести к публичному высмеиванию: публикация имен провинившихся и информированию об этом знакомых, сослуживцев и родственников. К

низкому рейтингу могут привести размещения антиправительственных сообщений и агитаций в социальных сетях, оскорбления в комментариях, мошенничество и жульничество в онлайн-играх. Поддержка же правительства в социальных сетях наоборот позволит повысить свой рейтинг [4].

Рис. 1. Система социального рейтинга.

В целом, данная система крайне полезна для сохранения порядка и выработке взаимного уважения граждан друг к другу, а также для преждевременной изоляции граждан от контактов с подозрительными субъектами.

В тоже время, данную систему могут использовать как рычаг давления со стороны власти против граждан, не поддерживающих правящую власть. Это может подавить свободу слова и приводить к авторитарным режимам. Поэтому внедрение подобных методов должно сопровождаться тщательным анализом системы, с целью сохранения гражданских прав пользователей в будущем.

Библиографические ссылки

1. Что такое цифровой след [Электронный ресурс]. URL: https://xn—dtbhaacat8bfloi8h.xn--p1ai/What-is-digital-footprint-how-do-we-leave-it-online (дата обращения:28.03.2020).

2. Использование цифрового следа в маркетинговых практиках / Пашина А. О., Тихонюк Н. Е. // Научный Корреспондент, 2021 г.

3. Возможности и опыт применения компьютерных инструментов в анализе цифровых следов студентов-пользователей социальной сети / Тулупьева Т.В., Суворова А.В., Азаров А. А. и др. // Компьютерные инструменты в образовании. №5, 2015 г.

4. Социальный рейтинг в Китае [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/in-dex.php/Статья:Социальный_рейтинг_в_Китае (дата обращения:28.03.2020).

© Колесникова П.В., Соколов Я. А., Липинский Л.В., Енин Н.С., Горлов Д.С., 2021