# БИБЛИОТЕКА Статистика Требования в проектах Redmine Управление Стейкхолдеры Информация Саморазвитие Логика, интеллект Социальные связи Экономика и общество ТЕСТИРОВАНИЕ Книги и ссылки QA и QC Этапы тестирования Тест план Тестовые случаи Баг-репорт Метрики Уровни тестирования Виды тестирования Шаблоны документов XPATH Безопасность Нагрузочное Android Автоматизация Selenium WebDriver Генератор ИНН и т.п. РАЗРАБОТКА Ресурсы Цикл разработки ПО Continuous Integration OOP - базис Frontend HTTP/REST основы Apache web-server Регулярные выражения git Javascript Perl Python Ruby Rust Полезности в Windows LINUX Ресурсы права, юзеры и группы crontab IP tables SSH консоль (терминал) tips & tricks useful apps БАЗЫ ДАННЫХ SQL MongoDB
Эта страница:
- Ссылки и документы - Сплочённость - Анализ социальных сетей - Воздействие на группу
Этот раздел:
БИБЛИОТЕКА Управление Стейкхолдеры Информация Саморазвитие Логика, интеллект Социальные связи Экономика и общество
Разделы:
# MONGO DB SQL РАЗРАБОТКА БИБЛИОТЕКА LINUX ТЕСТИРОВАНИЕ
Социальные связи
Ссылки и документы
Сплочённость

Корпорация (ближе к западной модели) - сплочённая группа, преследующая свои цели. Не обязательно в коммерческом и государственном смысле. Банда - это тоже корпорация.

Коллектив (ближе к советской модели) - сплочённая группа, преследующая общие большие цели (выходящие за рамки области конкретно этой группы, государственные).

Сплочённость должна быть равномерно распределена по группе, ибо в противном случае возникает клика (универсальное понятие) - подгруппа, сплочённость которой выше чем у "родительской", преследующая свои собственные цели.
Клика часто имеет возможность добиваться козырей при общении с администрацией, по-сути шантажируя её тем, что без неё не может полноценно функционировать весь организм.

Поэтому всё, что вбрасывается в группу, могущее нарушать сплочённость - оно тормозит приближение группы к цели.

Анализ социальных сетей

Анализ социальных сетей (АСС) это техника отображения, измерения и анализа отношений и информационных потоков между людьми, группами, организациями, компьютерами и другими соединёнными сущностями, носителями знаний/информации.
Эта техника базируется на таких математических дисциплинах, как теория графов и матричная алгебра, и обеспечивает аналитиков инструментарием, позволяющим моделировать и изучать структуру связей между различными объектами.
Эффективно используется для определения ключевых объектов структуры для лучшего управления и контроля, а также для борьбы с отмыванием денег, кражами личности, сетевыми мошенничествами, кибератаками и др.

В соответствии с базовыми теориями два основных инструмента АССматрица и диаграмма связей. Соответственно, алгоритм работы аналитика с собранными данными включает в себя следующие этапы: создание матриц(ы) связей, построение диаграммы связей (графа), анализ связей.

МАТРИЦА СВЯЗЕЙ

Матрицы могут быть квадратными, если анализируются однородные объекты (например, люди), и прямоугольными для анализа связей разнородных объектов (например, люди и организации). Принципы их построения идентичны в обоих случаях: наличие связи между объектами помечается выбранным символом в ячейке, лежащей на пересечении соответствующих строки и столбца.

social network matrix
Можно заметить, что квадратная матрица симметрична относительно диагонали, то есть принимается версия: если Алексей знает Сергея, то и Сергей знает Алексея. В диагональных ячейках матрицы проставлены нули, поскольку игнорируется связь человека с самим собой.
Символы, традиционно используемые при построении матрицы связей:

  • 1 наличие связи между объектами
  • 0 отсутствие связи между объектами
  • - предполагаемая, но не подтвержденная связь между объектами

Матрицы позволяют сделать связи между различными объектами анализа более наглядными, но еще большей степенью визуализации обладают диаграммы связи.

ДИАГРАММА СВЯЗЕЙ

Построению диаграммы связи предшествует детальный анализ матрицы. Чтобы диаграмма оказалась максимально удобной и наглядной начинать ее построение следует с объектов, имеющих наибольшее количество связей. Для этого требуется просуммировать показатели строк матрицы для каждого индивида. А если мы имеем дело с прямоугольной (несимметричной) матрицей, то просуммировать нужно и показатели столбцов. Таким образом, диаграмма строится от более активных к менее активным участникам расследования.

social network symbols
В отдельных случаях диаграмму можно построить сразу, минуя этап создания матрицы, но это возможно только для ситуаций с относительно небольшим количеством объектов анализа. Так, если требуется создать диаграмму связей 150 сотрудников компании, без предварительного формирования матрицы не обойтись.
social network diagram
Диаграмма связи позволяет аналитику выявлять неочевидные на первый взгляд закономерности: определять ключевых игроков, важных для коммуникаций участников. Эти сведения могут стать основанием для дальнейшего наблюдения за человеком или проведения с ним беседы.

СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ

В простейшей диаграмме связей не учитывается ни направление, ни вес связи. В реальной жизни эти характеристики имеют критическое значение. Например, Сергей может знать Олега, но это не значит, что Олег знает Сергея. Или с партнером по бизнесу исследуемое лицо может иметь гораздо более тесные отношения, чем с клиентом своей компании. И вес, и направление связей можно отобразить с помощью диаграмм социальных сетей, которые представляют собой усовершенствованное развитие матриц и диаграмм связи. В этом случае матрица уже не будет симметричной относительно диагонали.

social network diagram
В данном примере каждая связь имеет свою значимость и направление. Таким образом, аналитик получает гораздо более точную картину ситуации и соответственно может давать более точные прогнозы и рекомендации относительно дальнейшего расследования.
Если оперировать математическими понятиями, диаграмма социальной сети представляет собой типичный граф, состоящий из множества вершин (объектов) и множества ребер (связей).

АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ

Для того, чтобы эффективно бороться с организованными преступными группами, требуется знать их слабые и наиболее уязвимые места.
По мнению профессора Калифорнийского университета социологии Роберта Ханнемана (Robert Hanneman), представители организации, обладающие большим количеством связей являются наиболее влиятельными и важными. И этому есть объяснение, ведь люди с большим количеством связей имеют более широкий доступ к информации, круг знакомств с коллегами и, как следствие, большую возможность влиять на ситуацию в организации. Таким образом, информация о связях между членами группы может указать на ключевых игроков и возможные точки уязвимости.

Анализ диаграмм социальных сетей базируется на целом ряде характеристик, и одними из ключевых среди них являются плотность и центрированность.

Плотность. Отношение количества связей к общему количеству участников сети. Является мерой скорости, с которой информация может распространяться по сети. Чем больше связей в сети, тем выше скорость, и тем быстрее организация может адаптироваться к новым условиям. Хорошо защищенная сеть содержит избыточное количество связей. Такие сети являются более гибкими и устойчивыми к внешним воздействиям.

Решающим моментом при анализе социальных сетей является поиск объектов, обладающих наибольшей важностью внутри группы, то есть наиболее близких к центру сети. Фактически это поиск людей, без которых группа не сможет дальше существовать. Для выявления таких людей существует несколько подходов:
  • Определение степени вершины (Degree Centrality). То есть числа связей объекта внутри сети. Участники сети, обладающие наибольшим количеством связей являются наиболее влиятельными в организации. social network degree centrality
    В приведенной сети объект А будет наиболее важным, так как обладает наибольшим количеством связей. В то время как объект С, имея всего одну связь, находится на периферии сети.
    Для объекта А степень вершины будет равна 0.8 или 4/5, ибо он связан напрямую с 4-мя объектами из общего количества объектов, исключая его - равное 5.
    Для ориентированных сетей этот показатель учитывает соотношение входящих и исходящих связей. В таких сетях объект с более высоким статусом будет иметь существенно более высокую входную степень по сравнению с выходной, то есть его будут знать значительно больше людей, чем знает он сам.
  • Определение степени близости (Closeness Centrality). В масштабах сети близость - это среднее расстояние членов организации друг к другу, за сколько в среднем шагов один член сети может связаться с другим. Центральным по данному показателю будет считаться тот объект, для которого расстояние до остальных вершин минимально. social network closeness centrality
    В приведённой сети, Фернандо и Гарт имеют меньше прямых связей чем Диана, однако количество шагов для связи со всеми остальными членами сети - у них минимально.
    Поскольку путь от таких объектов к прочим является наиболее простым, то они имеют большую вероятность получения информации, циркулирующей в сети, и могут контролировать распространение этой информации.
  • Определение степени промежуточности (Betweenness Centrality). Промежуточность – это степень включенности объекта в маршруты связи между другими участниками сети. Фактически промежуточность демонстрирует насколько часто объект лежит на кратчайших путях между другими объектами. social network closeness centrality
    В приведённой сети, наибольшей степенью промежуточности обладает Хезер.
    Так же, например, в графе перелетов наибольшим показателем промежуточности будут обладать крупные международные аэропорты. Центральным по данному критерию объектом считается тот, что может контролировать наибольшее число путей в сети.
Воздействие на группу

Подавление

Раскол

Внедрение