РОЗРОБЛЕННЯ ФОРМАЛЬНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ВИЯВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНОЇ МАНІПУЛЯЦІЇ

Заголовок (російською): 
РАЗРАБОТКА ФОРМАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ВЫЯВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ МАНИПУЛЯЦИИ
Заголовок (англійською): 
DEVISING FORMAL MODELS FOR AUTOMATION OF IPM DETECTION WITH THE AIM OF EFFECTIVE MANAGEMENT OF ONLINE COMMUNITIES
Автор(и): 
Голуб З.Д.
Автор(и) (англ): 
Holub Zoriana
Ключові слова (укр): 
інформаційно-психологічна маніпуляція; онлайн-спільнота; вказівник прийому ІПМ; тактика ІПМ; прийом ІПМ
Ключові слова (рус): 
информационно-психологическая манипуляция; онлайн-сообщество; указатель приема ИПМ; тактика ИПМ; прием ИПМ
Ключові слова (англ): 
information and psychological manipulation; online communities; IPM tool pointer; IPM tactic; IPM tool
Анотація (укр): 
Онлайн-спільноти користуються значною популярністю як платформи для здійснення інформаційної діяльності. Відповідно управлінська ланка онлайн-спільнот стикається з проблемою виявлення негативного для функціонування спільноти явища – інформаційно-психологічної маніпуляції (ІПМ). Виявлення ІПМ вручну є часо- та трудозатратним процесом. Запропоновано формальні моделі онлайн-спільноти, тактики ІПМ та вказівника ІПМ, які необхідні для розроблення автоматизованих методів і засобів виявлення ІПМ. Запропоновано формальну модель спільноти, виділено ключові ознаки онлайн-спільноти необхідні для виявлення ІПМ та поділено їх за етапами і методами виявлення ІПМ, у яких вони використовуються. Формальна модель тактики ІПМ складається з елементів, які дають змогу відобразити їх як послідовну схему використання шаблонів. Крім того, запропоновано схему визначення вказівника прийому ІПМ, який дає можливість швидко ідентифікувати фрагменти дискусій, які потребують перевірки на наявність ІПМ та визначити набір тактик ІПМ, які найімовірніше використовувались у прецеденті.
Анотація (рус): 
Онлайн-сообщества пользуются большой популярностью как платформы для осуществления информационной деятельности. Соответственно управленческое звено онлайн-сообществ сталкивается с проблемой выявления негативного для его функционирования явления – информационно-психологической манипуляции (ИПМ). Выявление ИПМ вручную является время- и трудозатратным процессом. Предложены формальные модели онлайн-сообщества, тактики ИПМ и указателя ИПМ, необходимые для разработки автоматизированных методов и средств обнаружения ИПМ. Предложена формальная модель сообщества, выделены ключевые признаки онлайн-сообщества, необходимые для выявления ИПМБ. Они разделены по этапам и методам выявления ИПМ, в которых они используются. Формальная модель тактики ИПМ состоит из элементов, позволяющих отразить их как последовательную схему использования шаблонов. Кроме того, предложена схема определения указателя приема ИПМ, дающего возможность быстро идентифицировать фрагменты дискуссий, нуждающиеся в проверке на наличие ИПМ, и определить набор тактик ИПМ, которые, вероятно, использовались в прецеденте.
Анотація (англ): 
Popularity of online communities as platforms for informational activity surged. Administrative and managing officers of online communities face the problem of detecting and neutralizing destructive and malicious for functioning of an online community phenomenon, namely information and psychological manipulation (IPM). Manual detection of IPM is a time and efforts consuming process. The paper suggests formal models of online communities, IPM tactics and scheme for defining an IPM pointer, which are required for designing of automatic methods and means of IPM detection. A formal model of an online community is proposed, key features of online communities necessary for detecting IPM are defined, the features are grouped according to stages and techniques that are applied in the process of IPM detection. The formal model of IPM tactic consists of elements that make it possible to depict it as a sequence of used patterns of IPM tools. The scheme for defining an IPM tool pointer is detailed. An IPM tool pointer is used for prompt identification of discussion fragments that are to be checked for presence of IPM and for determining of a set of IPM tactics, that are the most probably used to implement an IPM precedent.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 34, 2018
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 34, 2018
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
14.pdf
Дата публікації: 
20 Апрель 2018
Номер збірника: 
34
Розділ: 
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ
Університет автора: 
Національний університет «Львівська політехніка», Львів
Литература: 
  1. Unsupervised Modeling of Twitter Conversations / A. Ritter, C. Cherry, B. Dolan // Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the ACL, pages 172–180, Los Angeles, California, June 2010.
  2. Angeletou S. Modelling and Analysis of User Behaviour in Online Communities / S. Angeletou, M. Rowe, H. Alani [Electronic resource]. – https://pdfs.semanticscholar.org/c8e4/1ccbfd8b953464b8eaa58c9af6c3cf851661.pdf
  3. O’Donovan F. T.Characterizing user behavior and information propagation on a social multimedia network / F. T. O’Donovan, C. Fournelle, S. Gaffigan, O. Brdiczka, J. Shen, J. Liu, K. E. Moore [Electronic resource]. – https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1305/1305.2091.pdf
  4. Liu D.User Interest and Interaction Structure in Online Forums / D. Liu, D. Percival,  S. E. Fienberg [Electronic resource]. – https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewFile/1500/1876
  5. Krombholz K. Fake Identities in Social Media: A Case Study on the Sustainability of the Facebook Business Model / K. Krombholz, D. Merkl, E. Weippl [Electronic resource]. – https://www.sba-research.org/wp-content/uploads/publications/krombholzetal2012.pdf
  6. Arrasvuori J. A Model for Analyzing Online Communities / J. Arrasvuori, Th. Olsson [Electronic resource]. – https://www.researchgate.net/publication/267704038_A_Model_for_Analyzing_Online_Communities
  7. Пелещишин А.М. Аналіз існуючих типів віртуальних спільнот у мережі Інтернет та побудова моделі віртуальної спільноти на основі Веб-форуму / А.М. Пелещишин, Р.Б. Кравець, Ю.О. Сєров // Інформаційні системи та мережі: Вісник Національного університету «Львівська політехніка». – 2011. – № 699. – С. 212-221.
  8. Голуб З.Д. Система критеріїв для виявлення фрагментів онлайн-дискусій з підозрою на наявність інформаційно-психологічної маніпуляції / З.Д. Голуб // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Збірник наукових праць. Серія: Нові рішення в сучасних технологіях. – Х.: НТУ «ХПІ». – 2018. – № 9 (1285). – С. 106-111.
  9. Tuna T. User Characterization for Online Social Networks / T. Tuna, E. Akbas, A. Aksoy, M. Abdullah Canbaz,
    U. Karabiyik, B Gonen, R. Aygun [Electronic resource]. –     https://arxiv.org/abs/1611.03971
  10. Pranevicius H. Applications of finite linear temporal logic to piecewise linear aggregates / H. Pranevicius, S. Norgela [Electronic resource]. – https://www.mii.lt/informatica/pdf/info869.pdf
  11. Gottschalk L. A. The measurement of psychological states through the content analysis of verbal behavior /
    L.A. Gottschalk, G.C. Gleser // Comprehensive psychiatry The Journal of Psychopatology – Issue 3 (Vol.12) – University of California Press, 1969. – P. 317.
  12. Голуб З.Д. Формалізація прийомів інформаційно-психологічної маніпуляції / З.Д.  Голуб // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Збірник наукових праць. Серія: Нові рішення в сучасних технологіях. – Х.: НТУ «ХПІ». – 2017. – № 32 (1254). – С. 55-61.
  13. Pełeszczyszyn A., Holub Z. Development of the system for detecting manipulation in online discussions // Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC). – 2017. – V. 543. – C. 111-117.
  14. Голуб З. Розроблення алгоритму виявлення шкідливих інформаційно-психологічних маніпуляцій в онлайн-спільнотах ВНЗ / З. Голуб // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформатизація вищого навчального закладу : збірник наукових праць. – Видавництво Львівської політехніки, 2017. – № 879. – С. 33-41.

 

References: 
  1. Ritter, A. (2010). Unsupervised Modeling of Twitter Conversations / A. Ritter, C. Cherry, B. Dolan // Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the ACL., 172–180.
  2. Angeletou, S. Modelling and Analysis of User Behaviour in Online Communities / S. Angeletou, M. Rowe, H. Alani [electronic source]. – https://pdfs.semanticscholar.org/c8e4/1ccbfd8b953464b8eaa58c9af6c3cf851661.pdf
  3. O’Donovan, F. T. Characterizing user behavior and information propagation on a social multimedia network / F. T. O’Donovan, C. Fournelle, S. Gaffigan, O. Brdiczka, J. Shen, J. Liu, K. E. Moore [electronic source]. – https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1305/1305.2091.pdf
  4. Liu, D.U ser Interest and Interaction Structure in Online Forums / D. Liu, D. Percival,  S. E. Fienberg [electronic source]. – https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewFile/1500/1876
  5. Krombhol,z K. Fake Identities in Social Media: A Case Study on the Sustainability of the Facebook Business Model /
    K. Krombholz, D. Merkl, E. Weippl [electronic source]. – https://www.sba-research.org/wp-content/uploads/publications/krombholzetal2012.pdf
  6. Arrasvuori, J. A Model for Analyzing Online Communities / J. Arrasvuori, Th. Olsson [electronic source]. – https://www.researchgate.net/publication/267704038_A_Model_for_Analyzing_Online_Communities
  7. Peleshchyschyn, А.М. (2010).  Analysis of existing in the Internetnet work community types and devising a model of a virtual community on the basis of web-forum / R.B. Kravets, Yu.О. Sierov // Information systems and networks: Bulletin of Lviv Polytecnic National University, 699,. 212-221.
  8. Holub, Z.D. (2018). System of criteria for detecting on line discussion fragments suspected of containing informational and psychologic manipulation. Bulletin of National technical University «KhPI». New solutions for modern technologies, 9 (1285), 106-111.
  9. Tuna, T. User Characterization for Online Social Networks / T. Tuna, E. Akbas, A. Aksoy, M. Abdullah Canbaz, U. Karabiyik, B Gonen, R. Aygun [electronic source]. – https://arxiv.org/abs/1611.03971
  10. Pranevicius, H. Applications of finite linear temporal logic to piecewise linear aggregates / H. Pranevicius, S. Norgela [Electronic resource]. – https://www.mii.lt/informatica/pdf/info869.pdf
  11. Gottschalk, L. A. (1969). The measurement of psychological states through the content analysis of verbal behavior / L. A. Gottschalk, G. C. Gleser // Comprehensive psychiatry The Journal of Psychopatology, 3 (Vol.12), 317.
  12. Holub, Z.D. (2017). Formalization of information and psychologic manipulation tools. Bulletin of National technical University «KhPI». New solutions for modern technologies, 32 (1254), 55-61.
  13. Pełeszczyszyn, A., Holub, Z. (2017). Development of the system for detecting manipulation in online discussions. Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), 543, 111-117.
  14. Holub, Z.D. (2017). Devising an algorithm for detecting malicious information and psychological manipulation sin online communities of HEI. Bulletin of Lviv Polytecnic National University. Informatization of an higher education institution, 879, 33-41